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電子發燒友網>電子資料下載>機器人>基于聚類與特征融合的蛋白質亞細胞定位方法

基于聚類與特征融合的蛋白質亞細胞定位方法

2021-04-08 | pdf | 2.04 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  蛋白質亞細胞的定位預測不僅是研究蛋白質結構和功能的重要基礎,還對了解某些疾病的發病機理、藥物設計與發現具有重要意義。然而,如何利用機器學習精準預測蛋白質亞細胞的位置一直是一項具有挑戰性的科學難題。針對這一問題,提出了一種基于聚類與特征融合的蛋白質亞細胞定位方法。首先將自相關系數法和熵密度法引入蛋白質特征表達模型的構建并在傳統的 Pseaac( Pseudo- amino Acid Composition)的基礎上提出了一種改進型 Pseaac方法。為了更好地表達蛋白質序列信息,文中首先將自相關系數法、熵密度法和改進型 Pseaac進行融合,構造了一種全新的蛋白質序列表征模型;然后利用主成分分析法對融合后的特征向量進行降維,將結果輸入到LibD3C集成分類器,對蛋白質亞細胞進行分類預測,并采用留一法在Gram- positiⅳve和(ram- negative數據集上進行交叉檢驗;最后將取得的實驗結果與其他現有算法進行比較。實驗結果表明,所提方法在Gram- positive和Gram- negative數據集上分別取得了99.24%和95.33%的預測準確率,說明所提方法具有科學性和有效性。

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