新氨基酸拓扑描述子得分矢量及支持向量机用于肽定量序列-迁移预测

收集了23种氨基酸1262种结构信息,经主成分分析得新的-氨基酸拓扑描述子得分(SATD)矢量.将其用于125个不同长度肽的结构表征,分别以支持向量机(SVM)和偏最小二乘(PLS)建立肽定量序列-迁移模型(QSMM).结果表明,SATD描述子所含信息量大,易于操作,能较好地表征125个肽结构.与PLS相比,SVM在对电泳迁移率建模预测中表现出较强的拟合能力和良好的预测能力.

Using scores of amino acid topological descriptors for quantitative sequence-mobility modeling of peptides based on support vector machine

拓扑的描述符(SATD ) 从与 23 氨基酸有关的 1262 个结构的变量的一个矩阵的原则部件分析导出的氨基酸的分数被采用在不同长度表示 125 肽的结构。量的 sequence-mobilitymodelings (QSMM ) 用部分最少的平方被构造(请) 并且支持向量机器(SVM ) 分别地。作为新氨基酸规模，包括与生物活性有关的丰富的信息的 SATD 容易被操作。更好的结果与获得与的那些相比被获得请，它显示 SVM 介绍了柔韧的稳定性和优秀预兆的能力 forelectrophoretic 活动性。这些结果证明在 QSMM 为应用 ofSATD 和 SVM 回归有宽前景。