首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于多窗口不同特征的蛋白质相互作用位点预测
引用本文:王菲露,宋杨.基于多窗口不同特征的蛋白质相互作用位点预测[J].安徽大学学报(自然科学版),2010,34(5).
作者姓名:王菲露  宋杨
作者单位:1. 安徽建筑工业学院,电子与信息工程学院,安徽,合肥,230601;中国科学院,合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031;中国科学技术大学,自动化系,安徽,合肥,230026
2. 安徽建筑工业学院,电子与信息工程学院,安徽,合肥,230601
基金项目:安徽省重大自然科学研究基金资助项目,安徽建筑工业学院青年科研基金资助项目 
摘    要: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.

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

Prediction of protein interaction sites with different features and multi-window
WANG Fei-lu,SONG Yang.Prediction of protein interaction sites with different features and multi-window[J].Journal of Anhui University(Natural Sciences),2010,34(5).
Authors:WANG Fei-lu  SONG Yang
Institution:WANG Fei-lu1,2,3,SONG Yang1(1.School of Electronics , Information Engineering,Anhui University of Architecture,Hefei 230601,China,2.Institute of Intelligence Machines,Chinese Academy of Sciences,Hefei 230031,3.Department of Automation,University of Science , Technology of China,Hefei 230026,China)
Abstract:Identification of protein-protein interaction sites plays an important role in protein's function.This paper from the primary sequence,distilled sequence profile and sequence profile combined with entropy as features of input vectors for different sliding windows,the datasets were trained and tested by leave-one-out,then interaction sites were classified by six kinds of Support Vector Machine(SVM).The results of predicting every surface residue was whether interaction site or not,had proved the validity and...
Keywords:protein-protein interaction site  sequence profile  information entropy  sliding window  Support Vector Machine(SVM)  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号