基于多标签直推学习的抗菌肽及其抗菌功能预测

抗菌肽是广泛存在于生物体内的一类具有广谱抗菌作用的天然多肽,因其不易导致细菌耐药性,已成为医药界开发新型抗菌制剂的主要选择,识别出更多的抗菌肽并预测其抗菌功能具有重要意义.提出了一种基于多标签直推学习的抗菌肽及其抗菌功能的预测方法,该方法利用K-spaced氨基酸对组成方法提取多肽特征,采用多标签学习框架和加权近邻图构建直推预测模型,通过对有标签训练样本和无标签待测样本的共同学习来提升预测性能.该方法不仅能够识别多肽是否为抗菌肽,还能同时预测出抗菌肽所具有的单种或多种抗菌功能,且适用于对多效抗菌肽和普通抗菌肽的预测.数值实验表明,与已有的iAMP-2L预测方法相比,所提方法在全局预测精度和多标签预测性能上均有较大提升.     

一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法

设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预测精度.结合支持向量机分类器,该方法在病毒蛋白质独立测试集上进行了预测实验,测试结果表明,该方法能够有效地提高基准分类器的预测能力,性能优于现有的病毒蛋白质预测系统.     

基于全基因组选择的长牡蛎肥满度分布参数预测方法

全基因组选择是一种用于改良动植物育种群体中数量性状的方法,通过使用覆盖整个基因组的分子标记信息对复杂性状进行预测,从而帮助筛选出更适合培育的亲本.基于长牡蛎的单核苷酸多态性(SNP)位点信息,提出了一种预测长牡蛎肥满度分布参数的全基因组选择的新方法.首先,采用一种基于不同评价准则的二次特征选择方法,挑选与肥满度相关性较高的SNP位点;其次,利用所挑选的SNP位点信息构建具有正则化项的高斯通用加性模型对每个长牡蛎样本肥满度分布参数进行预测;最后,在长牡蛎数据上将所提方法和一些现有方法进行了验证比较.实验结果表明,所提方法具有更好的拟合精度和更低的均方误差,并能对样本性状稳定性进行有效的评估.     

基于最近邻区间的不完整基因表达数据多目标聚类算法

针对不完整基因表达数据的聚类问题,提出了一种多目标NSGA-Ⅱ框架下缺失值填补与聚类协同优化的算法.算法根据欧式距离确定不完整基因的近邻基因,以缺失值的最近邻区间为约束,采用混合编码将缺失值填补与聚类中心优化融入NSGA-Ⅱ进化过程,通过将数据集的统计信息与聚类结果共同作为缺失值填补因素,提升不完整基因表达数据的填补准确度及聚类性能.在多个基因表达数据集上的实验结果表明,所提算法得到了更接近真实表达值的填补结果及更紧凑的聚类效果,且聚类结果具有统计显著性.     

用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法

作为一种有效的机器学习技术,支持向量机已经被成功地应用于各个领域.然而当数据不平衡时,支持向量机会产生次优的分类模型;另一方面,支持向量机算法对数据集中的噪声点和野点非常敏感.为了克服以上不足,提出了一种新的用于不平衡数据分类的模糊支持向量机算法.该算法在设计样本的模糊隶属度函数时,不仅考虑训练样本到其类中心距离,而且考虑样本周围的紧密度.实验结果表明,所提模糊支持向量机算法可以有效地处理不平衡和噪声问题.