| 基于SOM算法的蛋白质亚细胞位置预测 |
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| 引用本文： | 裴志利,陈劲,练智超,孔英,梁艳春. 基于SOM算法的蛋白质亚细胞位置预测[J]. 内蒙古大学学报(自然科学版), 2007, 38(2): 220-224 |
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| 作者姓名： | 裴志利 陈劲 练智超 孔英 梁艳春 |
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| 作者单位： | 吉林大学计算机科学与技术学院,教育部符号计算和知识工程重点实验室,长春,130012;内蒙古民族大学数学与计算机科学学院,内蒙古,通辽,028043;内蒙古民族大学数学与计算机科学学院,内蒙古,通辽,028043;内蒙古大学生命科学学院,呼和浩特,010021;吉林大学计算机科学与技术学院,教育部符号计算和知识工程重点实验室,长春,130012;大连医科大学生物化学与分子生物学系,大连,116027 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 国家自然科学基金 , 吉林省科技发展计划 , 高等学校博士学科点专项科研项目 , 吉林大学校科研和校改项目 , 内蒙古民族大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 由于蛋白质的功能与亚细胞位置有关,可以通过预测蛋白质的亚细胞位置来推断蛋白质分子的功能.首先介绍了SOM模型和Batch-Type SOM模型,并用这两个模型分别预测了蛋白质的亚细胞位置,结果表明,使用SOM模型和Batch-Type SOM模型均可以比较准确地预测蛋白质的亚细胞位置;Batch-Type SOM模型在保持预测准确率的同时还可以减少预测的时间.
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| 关 键 词： | 蛋白质亚细胞位置 自组织特征映射 聚类分析 批量 数据一致性 |
| 文章编号： | 1000-1638(2007)02-0220-05 |
| 修稿时间： | 2005-12-08 |
Protein Subcellular Location Prediction Based on Self-Oragnizing Feature Map |
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| PEI Zhi-li,CHEN Jin,LIAN Zhi-chao,KONG Ying,LIANG Yan-chun. Protein Subcellular Location Prediction Based on Self-Oragnizing Feature Map[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Neimongol, 2007, 38(2): 220-224 |
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| Authors: | PEI Zhi-li CHEN Jin LIAN Zhi-chao KONG Ying LIANG Yan-chun |
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| Affiliation: | 1. Key Laboratory of Symbol Computation and Knowledge Engineering of the Ministry of Education, College of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun 130012,China; Inner 3. College 2. College of Mathematics and Computer Science, Mongolia University for Nationalities , Tongliao 028043,China ; of Life Science, Inner Mongolia University, Hohhot 010021, China ; 4. Department of Biochemistry and Molecular Biology, Dalian Medical University, Dalian , 116027, China |
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| Abstract: | Because the function of proteins is closely related to its sub-cellular location,the function of protein molecules could be inferred by predicting the sub-cellular location of protein.The model of SOM and model of Batch-Type SOM are discussed,and the sub-cellular location of protein is predicted by these two models.The results of predicting protein sub-cellular by these two model are accorded with the demands,and the predicting time of Batch-Type SOM model is shorter. |
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| Keywords: | subcellular location of protein SOM cluster analysis Batch-Type data consistency |
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