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基于物化特性编码和离散增量的支持向量机方法预测酶的亚类
被引量:
1
1
作者
石瑞佳
胡秀珍
《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》
2011年第1期11-16,共6页
从酶序列出发,提出了一种新的酶的亚类的预测方法。利用物化特性编码和离散增量得到特征向量来表示序列信息,并将这些特征向量输入支持向量机,对酶的6个家族类中各自的亚类进行分类。在Jacknife检验下,氧化还原酶,转移酶,水解酶,裂解酶...
从酶序列出发,提出了一种新的酶的亚类的预测方法。利用物化特性编码和离散增量得到特征向量来表示序列信息,并将这些特征向量输入支持向量机,对酶的6个家族类中各自的亚类进行分类。在Jacknife检验下,氧化还原酶,转移酶,水解酶,裂解酶,异构酶和连接酶中包含的亚类得到的预测精度分别为96.2%,99.2%,99.6%,95.3%,94.4%和97.7%。该方法得到的预测结果优于其它方法。
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关键词
酶的亚类
物化特性编码
离散增量
支持向量机
Jacknife检验
下载PDF
职称材料
题名
基于物化特性编码和离散增量的支持向量机方法预测酶的亚类
被引量:
1
1
作者
石瑞佳
胡秀珍
机构
内蒙古工业大学理学院
出处
《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》
2011年第1期11-16,共6页
基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY08059)
内蒙古自然科学基金资助项目(2009MS0111)
文摘
从酶序列出发,提出了一种新的酶的亚类的预测方法。利用物化特性编码和离散增量得到特征向量来表示序列信息,并将这些特征向量输入支持向量机,对酶的6个家族类中各自的亚类进行分类。在Jacknife检验下,氧化还原酶,转移酶,水解酶,裂解酶,异构酶和连接酶中包含的亚类得到的预测精度分别为96.2%,99.2%,99.6%,95.3%,94.4%和97.7%。该方法得到的预测结果优于其它方法。
关键词
酶的亚类
物化特性编码
离散增量
支持向量机
Jacknife检验
Keywords
enzyme subclasses
the Biophysics and biochemistry characteristic encoding
increment of diversity
support vector machine
Jackknife test
分类号
Q61 [生物学—生物物理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物化特性编码和离散增量的支持向量机方法预测酶的亚类
石瑞佳
胡秀珍
《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》
2011
1
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引证文献
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