基于伪氨基酸和支持向量机的蛋白质亚细胞定位预测

用电子—离子伪势能(E IIP)对蛋白质序列数字化,经离散傅立叶变换(DFT)后,取5个最高幅值对应的频率和20种氨基酸在序列中所占的百分比组成伪氨基酸。用支持向量机(SVM)方法得到分类的模型,并用几个标准的测试方法测试模型的性能。自身一致性测试和Jackkn ife测试均取得高的预测准确率,独立数据集测试的准确率超过80%。和之前报道的方法相比,本方法具有较高的预测准确率。