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一个识别蛋白质折叠模式的SVM分类器
被引量:
1
1
作者
郭海娟
吕强
+3 位作者
吴宏杰
吴进珍
杨鹏
黄旭
《生物信息学》
2010年第4期287-290,共4页
蛋白质折叠模式识别是一种分析蛋白质结构的重要方法。以序列相似性较低的蛋白质为训练集,提取蛋白质序列信息频数及疏水性等信息作为折叠类型特征,从SCOP数据库中已分类蛋白质构建1 393种折叠模式的数据集,采用SVM预测蛋白质1 393种折...
蛋白质折叠模式识别是一种分析蛋白质结构的重要方法。以序列相似性较低的蛋白质为训练集,提取蛋白质序列信息频数及疏水性等信息作为折叠类型特征,从SCOP数据库中已分类蛋白质构建1 393种折叠模式的数据集,采用SVM预测蛋白质1 393种折叠模式。封闭测试准确率达99.612 2%,基于SCOP的开放测试准确率达79.632 9%。基于另一个权威测试集的开放测试折叠准确率达64.705 9%,SCOP类准确率达76.470 6%,可以有效地对蛋白质折叠模式进行预测,从而为蛋白质从头预测提供参考。
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关键词
蛋白质折叠模式识别
SVM
从头预测
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职称材料
题名
一个识别蛋白质折叠模式的SVM分类器
被引量:
1
1
作者
郭海娟
吕强
吴宏杰
吴进珍
杨鹏
黄旭
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
江苏省计算机信息处理技术重点实验室
出处
《生物信息学》
2010年第4期287-290,共4页
基金
国家自然科学基金(60970055)资助项目
文摘
蛋白质折叠模式识别是一种分析蛋白质结构的重要方法。以序列相似性较低的蛋白质为训练集,提取蛋白质序列信息频数及疏水性等信息作为折叠类型特征,从SCOP数据库中已分类蛋白质构建1 393种折叠模式的数据集,采用SVM预测蛋白质1 393种折叠模式。封闭测试准确率达99.612 2%,基于SCOP的开放测试准确率达79.632 9%。基于另一个权威测试集的开放测试折叠准确率达64.705 9%,SCOP类准确率达76.470 6%,可以有效地对蛋白质折叠模式进行预测,从而为蛋白质从头预测提供参考。
关键词
蛋白质折叠模式识别
SVM
从头预测
Keywords
Protein Fold Recognition
SVM
De Novo Predict
分类号
Q78 [生物学—分子生物学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一个识别蛋白质折叠模式的SVM分类器
郭海娟
吕强
吴宏杰
吴进珍
杨鹏
黄旭
《生物信息学》
2010
1
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