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基于进化保守性的蛋白质相互作用位点预测 被引量:1
1
作者 程节华 程家兴 杜秀全 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第5期1833-1836,共4页
为了从蛋白质结构数据库中提取经验知识,进行蛋白质作用位点预测,提出了以蛋白质序列谱作为特征向量,采用支持向量机算法进行训练和预测蛋白质相互作用位点的方法。从蛋白质一级序列出发,以序列上邻近残基的序列谱为输入特征向量,采用... 为了从蛋白质结构数据库中提取经验知识,进行蛋白质作用位点预测,提出了以蛋白质序列谱作为特征向量,采用支持向量机算法进行训练和预测蛋白质相互作用位点的方法。从蛋白质一级序列出发,以序列上邻近残基的序列谱为输入特征向量,采用支持向量机方法构建预测器,来预测蛋白质相互作用位点,预测精度达到70.47%,相关系数CC=0.1919。实验结果表明,利用蛋白质序列谱,结合支持向量机算法进行蛋白质相互作用位点预测的方法是有效的。 展开更多
关键词 蛋白质相互作用位点 进化保守性 序列谱 支持向量机 蛋白质结构数据库
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多特征融合的蛋白质相互作用位点预测
2
作者 程家兴 杜秀全 王池社 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期50-52,59,共4页
蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一... 蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一样。通过提取蛋白质序列谱、保守性和残基熵,提出了特征融合技术对蛋白质相互作用位点进行研究,采用SVM构建三种预测器,分别对各种不同的特征加以验证,实验结果表明了基于特征融合方法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 蛋白质相互作用位点 蛋白质特征 序列谱 残基保守性 残基熵 支持向量机
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基于多窗口不同特征的蛋白质相互作用位点预测
3
作者 王菲露 宋杨 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第5期64-68,共5页
识别蛋白质相互作用位点在蛋白质功能研究中发挥着重要作用.文章从蛋白质序列出发,提取相关特征——序列谱、序列谱+信息熵,分别形成多个滑动窗口,以此构造输入特征向量.采用"留一法"生成训练数据集和测试数据集,使用支持向... 识别蛋白质相互作用位点在蛋白质功能研究中发挥着重要作用.文章从蛋白质序列出发,提取相关特征——序列谱、序列谱+信息熵,分别形成多个滑动窗口,以此构造输入特征向量.采用"留一法"生成训练数据集和测试数据集,使用支持向量机构建6种分类器,预测测试集中的表面残基是否是蛋白质相互作用位点,得到了较好的结果,说明了实验方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 蛋白质相互作用位点 序列谱 信息熵 滑动窗口 支持向量机
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应用支持向量机预测蛋白质相互作用位点 被引量:1
4
作者 孟炜 王飞飞 +2 位作者 彭新俊 沈称意 王翼飞 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期403-408,共6页
蛋白质相互作用位点的识别对于突变设计和预测蛋白质相互作用的网络是非常重要的.基于支持向量机学习方法,该文提出一种用于预测蛋白质相互作用位点的有效数据属性抽取方法,该方法利用蛋白质的序列信息、蛋白质残基的可及表面积和进化... 蛋白质相互作用位点的识别对于突变设计和预测蛋白质相互作用的网络是非常重要的.基于支持向量机学习方法,该文提出一种用于预测蛋白质相互作用位点的有效数据属性抽取方法,该方法利用蛋白质的序列信息、蛋白质残基的可及表面积和进化率来构造向量,通过十倍交叉验证来对数据进行训练和预测.实际计算的结果显示,该方法的准确率为72.19%,比只利用序列信息和进化率信息的方法提高了5.71%. 展开更多
关键词 蛋白质相互作用位点 支持向量机 序列信息 可及表面积 进化率
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基于序列剖面和可及表面积的蛋白质相互作用位点的预测 被引量:1
5
作者 刘阳 张冬宁 +3 位作者 邵建林 沈称意 汤正诠 王翼飞 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期593-598,共6页
蛋白质相互作用位点的预测对于突变设计和蛋白质相互作用网络的重构都是至关重要的.由于实验确定的蛋白质复合物和蛋白质配体复合物的结构依然相当少,预测蛋白质相互作用位点的计算方法就显得十分重要.该文提出了一种以支持向量机为分类... 蛋白质相互作用位点的预测对于突变设计和蛋白质相互作用网络的重构都是至关重要的.由于实验确定的蛋白质复合物和蛋白质配体复合物的结构依然相当少,预测蛋白质相互作用位点的计算方法就显得十分重要.该文提出了一种以支持向量机为分类器,以邻近残基的序列剖面和可及表面积为输入数据来预测蛋白质相互作用位点的方法.计算结果显示,界面残基和非界面残基被识别的准确率为75.12%,假阳性率为28.04%.与输入数据仅有序列剖面的方法相比,界面残基和非界面残基被识别的准确率提高了4.34%,假阳性率降低了4.63%. 展开更多
关键词 蛋白质相互作用位点 支持向量机 剖面 可及表面积
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基于组合特征集成的蛋白质相互作用位点预测
6
作者 崔娟 陈月辉 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第1期6-10,共5页
运用RBF神经网络预测蛋白质相互作用位点。首先提取序列谱、保守权重、熵值、复合物可及表面积和序列变化率等一系列蛋白质相互作用位点的关键特征。然后应用RBF神经网络以及它们的集成来对这些样本集进行训练与测试。使用10次交叉验证... 运用RBF神经网络预测蛋白质相互作用位点。首先提取序列谱、保守权重、熵值、复合物可及表面积和序列变化率等一系列蛋白质相互作用位点的关键特征。然后应用RBF神经网络以及它们的集成来对这些样本集进行训练与测试。使用10次交叉验证进行训练与测试,创建了4组具有对比性的蛋白质相互作用特征组合。实验中每加入一种新的特征时正确预测率都会相应的提高,特别是加入可及表面积和序列变化率特征时正确率提高幅度更大,表明利用多特征组合,结合RBF神经网络算法进行预测蛋白质相互作用位点的方法是正确有效的。 展开更多
关键词 蛋白质相互作用位点 特征 神经网络 集成
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基于残基序列信息的蛋白质相互作用位点预测(英文) 被引量:1
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作者 彭新俊 王翼飞 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期649-653,共5页
蛋白质相互作用位点在细胞进程中有着非常重要的作用.尽管利用高通量方法发现蛋白质相互作用位点取得很大的成功,仍需要计算方法辅助预测实验中的相互作用位点.本文提出了基于残基序列谱、进化率和疏水性的预测异源蛋白质复合物作用位... 蛋白质相互作用位点在细胞进程中有着非常重要的作用.尽管利用高通量方法发现蛋白质相互作用位点取得很大的成功,仍需要计算方法辅助预测实验中的相互作用位点.本文提出了基于残基序列谱、进化率和疏水性的预测异源蛋白质复合物作用位点的两种向量表示方法并以支持向量机实现预测.其中,提出新的向量表示法取得更好的预测性能.文中的数据集由66个异源复合物蛋白质链组成. 展开更多
关键词 支持向量机 蛋白质相互作用位点 序列谱 进化率 疏水性 向量表示
原文传递
应用集成神经网络预测蛋白质相互作用位点 被引量:1
8
作者 沈孝利 陈月辉 《山东大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2010年第6期144-149,共6页
蛋白质相互作用位点在现代药物设计与构建蛋白质相互作用网络方面有着重要的意义。基于一个含有35个蛋白质分子的数据集,首先提取蛋白质的序列谱、熵值、可及表面积3种特征,然后运用误差反向传播神经网络以及其集成对蛋白质的相互作用... 蛋白质相互作用位点在现代药物设计与构建蛋白质相互作用网络方面有着重要的意义。基于一个含有35个蛋白质分子的数据集,首先提取蛋白质的序列谱、熵值、可及表面积3种特征,然后运用误差反向传播神经网络以及其集成对蛋白质的相互作用位点进行了预测。采用35次留一法(一倍交叉验证)进行训练与测试,结果显示每当加入一种新特征时,预测结果都有相应的提高,并且把神经网络集成时,结果又有了一定程度的提高。 展开更多
关键词 蛋白质相互作用位点 序列谱 可及表面积 集成神经网络
原文传递
一种预测判断蛋白质DNA相互作用位点的新方法 被引量:1
9
作者 王皆恒 李校 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1009-1014,共6页
蛋白质-DNA相互作用位点在各类生理生化反应中扮演重要角色.本论文旨在构建一种可以准确预测"相互作用位点"的方法:PdDNA,其内容主要包括支持向量机和序列匹配器.支持向量机通过提取相互作用位点中心残基的特征进行训练并分类... 蛋白质-DNA相互作用位点在各类生理生化反应中扮演重要角色.本论文旨在构建一种可以准确预测"相互作用位点"的方法:PdDNA,其内容主要包括支持向量机和序列匹配器.支持向量机通过提取相互作用位点中心残基的特征进行训练并分类,序列匹配器则通过蛋白质特征矩阵(PSSM)对氨基酸序列进行相关性评估,对二者结果进行归一化整合,得到最终的预测结果.利用公开数据集PDNA62,我们的PdDNA预测准确率为86.87%.为进一步验证PdDNA可靠性,我们还自建了PDNA224数据集,其预测准确率为83.07%,处于较高水平.因此PdDNA是一种有效的"蛋白质-DNA相互作用位点"预测方法. 展开更多
关键词 蛋白质-DNA相互作用位点预测 支持向量机 序列匹配算法
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An Approximated Voxel Approach for the Identification and Modelling of Ligand-Binding Sites
10
作者 Ling Wei Lee Andrzej Bargiela 《Journal of Physical Science and Application》 2012年第10期399-408,共10页
Most protein-ligand interactions take place on surfaces and include but not limited to factors such as chemical composition, hydrophobicity, electronegavitiy and shape complementarity. Past studies showed that protein... Most protein-ligand interactions take place on surfaces and include but not limited to factors such as chemical composition, hydrophobicity, electronegavitiy and shape complementarity. Past studies showed that protein-protein interactions occur on comparatively fiat regions whereas protein-ligand bindings involve crevices. In the search for such sites various approaches have been designed and developed each of which is algorithmically unique. The use of grid units or voxels has been demonstrated in early studies with relatively good results obtained. We present here an approximated approach comprising of the use of voxels and computer vision methods in the search for ligand-binding areas. Each test protein is modelled and analysed in 2D with all corresponding residues graphically presented for successfully identified sites. The study was carried out on 2 sets of proteins: FK506-bound proteins and heme-bound proteins with promising results obtained for all test cases. 展开更多
关键词 Binding sites identification LIGAND-BINDING voxel space voxelisation grid units protein surface atoms.
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