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用五维特征空间预测蛋白质结合位点界面氨基酸
1
作者
龚新奇
曹婷颐
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期1837-1845,共9页
为了正确理解和预测蛋白质的结合位点氨基酸,基于氨基酸的物理、化学特征,提出利用五维特征空间预测界面氨基酸的新方法.首先,根据氨基酸标准化后的特征值划分小区域;然后,将氨基酸铺在五维空间;最后,对五维空间中的小区域聚类形成簇....
为了正确理解和预测蛋白质的结合位点氨基酸,基于氨基酸的物理、化学特征,提出利用五维特征空间预测界面氨基酸的新方法.首先,根据氨基酸标准化后的特征值划分小区域;然后,将氨基酸铺在五维空间;最后,对五维空间中的小区域聚类形成簇.结果表明:界面氨基酸和含界面氨基酸单体对某些簇有明显的偏好,将该类簇标记后,通过测试集测试得到较好的预测结果.该方法不仅提出结合位点的预测方法,而且有助于加深对蛋白质相互作用的理解.
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关键词
蛋白质相互作用
结合位点氨基酸预测
多维空间
聚类
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职称材料
题名
用五维特征空间预测蛋白质结合位点界面氨基酸
1
作者
龚新奇
曹婷颐
机构
中国人民大学数学科学研究院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期1837-1845,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(31670725)
膜生物学国家重点实验室开放基金
文摘
为了正确理解和预测蛋白质的结合位点氨基酸,基于氨基酸的物理、化学特征,提出利用五维特征空间预测界面氨基酸的新方法.首先,根据氨基酸标准化后的特征值划分小区域;然后,将氨基酸铺在五维空间;最后,对五维空间中的小区域聚类形成簇.结果表明:界面氨基酸和含界面氨基酸单体对某些簇有明显的偏好,将该类簇标记后,通过测试集测试得到较好的预测结果.该方法不仅提出结合位点的预测方法,而且有助于加深对蛋白质相互作用的理解.
关键词
蛋白质相互作用
结合位点氨基酸预测
多维空间
聚类
Keywords
protein interaction
binding site residue prediction
multiple space
clustering
分类号
R914.2 [医药卫生—药物化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用五维特征空间预测蛋白质结合位点界面氨基酸
龚新奇
曹婷颐
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
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