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基于序列与结构特征结合的蛋白质与DNA绑定位点预测
被引量:
1
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作者
杨骥
《计算机与现代化》
2016年第1期20-25,共6页
目前国内外对于DNA-蛋白质绑定位点预测的研究大多集中在仅以蛋白质序列信息或仅以蛋白质结构信息为基础进行计算,而二者结合所实现的预测效果较差。本文提出一种在蛋白质位置特异性得分矩阵序列特征的基础上,结合蛋白质残基的溶剂可及...
目前国内外对于DNA-蛋白质绑定位点预测的研究大多集中在仅以蛋白质序列信息或仅以蛋白质结构信息为基础进行计算,而二者结合所实现的预测效果较差。本文提出一种在蛋白质位置特异性得分矩阵序列特征的基础上,结合蛋白质残基的溶剂可及表面积、相对表面积、深度和突出指数这几个结合效果良好的结构特征的DNA与蛋白质绑定位点预测方法,并使用随机下采样方法解决训练集样本不平衡问题,最后使用支持向量机算法进行预测。实验结果表明,本文方法具有较好的预测能力。
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关键词
位置特异性得分矩阵
可及表面积
相对表面积
深度与突出指数
随机下采样
支持向量机
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职称材料
题名
基于序列与结构特征结合的蛋白质与DNA绑定位点预测
被引量:
1
1
作者
杨骥
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机与现代化》
2016年第1期20-25,共6页
文摘
目前国内外对于DNA-蛋白质绑定位点预测的研究大多集中在仅以蛋白质序列信息或仅以蛋白质结构信息为基础进行计算,而二者结合所实现的预测效果较差。本文提出一种在蛋白质位置特异性得分矩阵序列特征的基础上,结合蛋白质残基的溶剂可及表面积、相对表面积、深度和突出指数这几个结合效果良好的结构特征的DNA与蛋白质绑定位点预测方法,并使用随机下采样方法解决训练集样本不平衡问题,最后使用支持向量机算法进行预测。实验结果表明,本文方法具有较好的预测能力。
关键词
位置特异性得分矩阵
可及表面积
相对表面积
深度与突出指数
随机下采样
支持向量机
Keywords
position specific scoring matrix
accessible surface area
relative solvent accessibility
depth index and protrusionindex
under sampling
support vector machine
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于序列与结构特征结合的蛋白质与DNA绑定位点预测
杨骥
《计算机与现代化》
2016
1
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