| 利用非线性降维方法预测膜蛋白类型 |
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| 引用本文： | 徐志节,杨杰,王猛.利用非线性降维方法预测膜蛋白类型[J].上海交通大学学报,2005,39(2):279-283. |
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| 作者姓名： | 徐志节 杨杰 王猛 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,模式识别与图像处理研究所,上海,200030;上海交通大学,模式识别与图像处理研究所,上海,200030;上海交通大学,模式识别与图像处理研究所,上海,200030 |
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| 摘 要： | 将氨基酸的组成含量以及它们之间的相关系数作为膜蛋白序列的特征向量，采用有监督的局部线性映射(SLLE)的方法对该向量进行降维，并使用最简单的欧氏距离分类器来预测膜蛋白类型．利用统计学中Self-consistency，Jackknife和Independent dataset 3种典型方法检验SLLE的降维结果，取得了明显的效果，试验结果表明，SLLE算法能够成功地预测膜蛋白数据类型。
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| 关 键 词： | 膜蛋白 非线性降维 局部线性映射 蛋白质组学 生物信息学 |
| 文章编号： | 1006-2467(2005)02-0279-05 |
| 修稿时间： | 2004年4月23日 |
The Prediction of Membrane Protein Types by Using NonlinearDimensionality Reduction |
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| XU Zhi-jie,YANG Jie,WANG Meng.The Prediction of Membrane Protein Types by Using NonlinearDimensionality Reduction[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2005,39(2):279-283. |
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| Authors: | XU Zhi-jie YANG Jie WANG Meng |
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| Abstract: | According to amino acid compositions and pseudo-amino acid composition, the membrane protein types were predicted by using supervised locally linear embedding algorithm(SLLE). The obtained results are quite promising by the three typical test methods (Self-consistency, Jackknife and Independent dataset) in statistics. It is shown that SLLE algorithm can predict the types of membrane protein data successfully. |
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| Keywords: | mbrane protein nonlinear dimensionality reduction locally linear embedding proteomics bio-informatics |
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