目的:通過(guò)支持向量機(jī)算法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)序列中的磷酸化修飾位點(diǎn)信息。方法:從最新版Swiss-Prot數(shù)據(jù)庫(kù)中提取人類磷酸化數(shù)據(jù)并構(gòu)建樣本集,提取篩選四類序列特征并利用支持向量機(jī)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果:十倍交叉驗(yàn)證結(jié)果表明,絲氨酸、蘇氨酸、酪氨酸上的磷酸化修飾位點(diǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)93.00%、82.25%、81.50%,馬太相關(guān)系數(shù)（MCC）達(dá)0.86、0.65、0.63。獨(dú)立測(cè)試集驗(yàn)證結(jié)果中識(shí)別準(zhǔn)確率整體優(yōu)于同類預(yù)測(cè)工具RF-Phos,蘇氨酸樣本集上性能表現(xiàn)最優(yōu),準(zhǔn)確率達(dá)86.59%,MCC值達(dá)0.63。結(jié)論:通過(guò)支持向量機(jī)整合序列特征對(duì)磷酸化修飾位點(diǎn)定位,為進(jìn)一步的生物學(xué)實(shí)驗(yàn)提供較為準(zhǔn)確的信息。 

【文章來(lái)源】：生物化工. 2020,6(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 材料
    1.2 方法
        1.2.1 物理化學(xué)屬性特征
        1.2.2 KNN距離
        1.2.3 信息熵與熵密度
        1.2.4 氨基酸組成
2 結(jié)果與分析
3 討論
    3.1 特征分析
    3.2 工具對(duì)比
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合位置特征與序列進(jìn)化信息的磷酸化位點(diǎn)預(yù)測(cè)（英文）[J]. 譚泗橋,李釬,陳淵,彭劍.  生物化學(xué)與生物物理進(jìn)展. 2017(12)

碩士論文
[1]基于蛋白磷酸化的肺癌標(biāo)記物識(shí)別方法研究[D]. 侯一博.西安電子科技大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3591557