本文關(guān)鍵詞： 定位預(yù)測 蛋白質(zhì)亞細(xì)胞 位置特異性得分矩陣 基因本體 多標(biāo)簽分類　出處：《福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測方法.該方法以位置特異性得分矩陣和基因本體抽取對應(yīng)特征,結(jié)合支持向量機(jī)構(gòu)建多標(biāo)簽分類模型.充分考慮了蛋白質(zhì)進(jìn)化信息對其亞細(xì)胞定位的影響,并基于文本分類中涉及到的卡方檢驗(yàn)的對數(shù)變換思想,構(gòu)建基因本體注釋信息的加權(quán)系數(shù)對其進(jìn)行加權(quán)處理,從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確率.采用支持向量機(jī)作為基分類器構(gòu)建多標(biāo)簽分類模型,進(jìn)一步提高預(yù)測的準(zhǔn)確率.通過在目前該領(lǐng)域兩個(gè)常用的真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的一系列測試結(jié)果表明,該方法能有效提高蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測的準(zhǔn)確率.
[Abstract]:A protein subcellular localization prediction method is proposed, in which the location specificity score matrix and the gene body are used to extract the corresponding features. A multi-label classification model based on support vector mechanism is built. The influence of protein evolution information on subcellular localization is fully considered, and based on the logarithmic transformation idea of chi-square test involved in text classification. The weighted coefficients of the annotation information of gene ontology are constructed to improve the accuracy of prediction. Support vector machine (SVM) is used as the base classifier to construct the multi-label classification model. A series of test results on two common real data sets in this field show that this method can effectively improve the accuracy of protein subcellular localization prediction.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012J05114) 福建省產(chǎn)學(xué)研重大專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2012G106)
【分類號(hào)】：Q51

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本文編號(hào)：1523367