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整合序列与蛋白相互作用特征的亚细胞定位预测
被引量:
6
1
作者
王明会
龚艺
+2 位作者
王强
冯焕清
李骜
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期467-470,共4页
提出了一种基于序列和PPI特征的距离公式,可综合序列氨基酸组成和PPI对象、强弱等信息对两个蛋白质的相似性进行表征,并在此基础上提出了一种用于蛋白质亚细胞定位预测的K近邻算法。利用留一法对性能进行了评估,结果显示,在序列基础上加...
提出了一种基于序列和PPI特征的距离公式,可综合序列氨基酸组成和PPI对象、强弱等信息对两个蛋白质的相似性进行表征,并在此基础上提出了一种用于蛋白质亚细胞定位预测的K近邻算法。利用留一法对性能进行了评估,结果显示,在序列基础上加入PPI特征,可明显有助于亚细胞定位的预测;同时基于上述距离的K近邻算法也优于使用相同特征的SVM算法,表明该算法可以对蛋白质的亚细胞定位信息进行准确有效的预测。
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关键词
生物信息学
K近邻算法
蛋白质相互作用
亚细胞定位
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职称材料
题名
整合序列与蛋白相互作用特征的亚细胞定位预测
被引量:
6
1
作者
王明会
龚艺
王强
冯焕清
李骜
机构
中国科学与技术大学信息科学技术学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期467-470,共4页
基金
国家自然科学基金(61101061
31100955)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(WK2100230011)
高等学校博士学科点专项科研基金(20113402120028)
文摘
提出了一种基于序列和PPI特征的距离公式,可综合序列氨基酸组成和PPI对象、强弱等信息对两个蛋白质的相似性进行表征,并在此基础上提出了一种用于蛋白质亚细胞定位预测的K近邻算法。利用留一法对性能进行了评估,结果显示,在序列基础上加入PPI特征,可明显有助于亚细胞定位的预测;同时基于上述距离的K近邻算法也优于使用相同特征的SVM算法,表明该算法可以对蛋白质的亚细胞定位信息进行准确有效的预测。
关键词
生物信息学
K近邻算法
蛋白质相互作用
亚细胞定位
Keywords
bioinformatics
K-nearest neighbor algorithm
protein-protein interaction
subcellular localization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
Q71 [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
整合序列与蛋白相互作用特征的亚细胞定位预测
王明会
龚艺
王强
冯焕清
李骜
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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