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基于全序列比对相似度预测信号肽
被引量：
8
1
作者
刘惠
杨杰
+1 位作者
陈军
刘丹青
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期11-15,共5页
针对信号肽预测问题,提出采用全序列比对度量序列相似度,以避免以往算法借助滑动窗将整个氨基酸序列分割成等长序列片断所导致的信息丢失及不平衡样本等问题.在此基础上证明基于全序列比对的相似度可嵌入欧式空间,进而借助支持向量机(S...
针对信号肽预测问题,提出采用全序列比对度量序列相似度,以避免以往算法借助滑动窗将整个氨基酸序列分割成等长序列片断所导致的信息丢失及不平衡样本等问题.在此基础上证明基于全序列比对的相似度可嵌入欧式空间,进而借助支持向量机(SVM)进行分类预测.在目前广泛应用的Neilsen数据集上进行实验并与相关结果比较,结果表明所提出的算法确实可以保证稳定的高预测率.
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关键词
信号肽分类预测
生物信息学
全序列比对
支持向量机
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职称材料
题名
基于全序列比对相似度预测信号肽
被引量：
8
1
作者
刘惠
杨杰
陈军
刘丹青
机构
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期11-15,共5页
文摘
针对信号肽预测问题,提出采用全序列比对度量序列相似度,以避免以往算法借助滑动窗将整个氨基酸序列分割成等长序列片断所导致的信息丢失及不平衡样本等问题.在此基础上证明基于全序列比对的相似度可嵌入欧式空间,进而借助支持向量机(SVM)进行分类预测.在目前广泛应用的Neilsen数据集上进行实验并与相关结果比较,结果表明所提出的算法确实可以保证稳定的高预测率.
关键词
信号肽分类预测
生物信息学
全序列比对
支持向量机
Keywords
signal peptides prediction
bioinformatics
global alignment
support vector machine （SVM）
分类号
Q811.4 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全序列比对相似度预测信号肽
刘惠
杨杰
陈军
刘丹青
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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