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题名基于最大熵模型的蛋白质作用位点识别方法
被引量：2
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作者
杜秀全
程家兴
宋杰
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机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第18期203-204,207,共3页
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基金
教育部博士点基金资助项目(200403057002)
安徽大学研究生创新基金资助项目(20073056)
安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2007B239)
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文摘
蛋白质相互作用位点的预测是当前生物信息学的一个研究热点.针对蛋白质序列中对界面残基有影响的各种因素,提出将蛋白质的进化信息和保守性作为特征函数,此类信息体现了蛋白质序列中氨基酸之间短程和长程相互作用的影响.采用最大熵模型作为蛋白质作用位点识别的分类器,将多源信息融合成一个概率模型.实验结果表明该方法与其他传统机器学习方法相比,在特异度和精度上分别提高了2%～8%、3%～11%,且获得了较高的相关系数.
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关键词
蛋白质作用位点
最大熵
序列谱
残基保守性
机器学习
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Keywords
protein interaction sites
maximum entropy
sequence profile
residue conserved score
machine learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多特征融合的蛋白质相互作用位点预测
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作者
程家兴
杜秀全
王池社
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机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第16期50-52,59,共4页
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基金
国家教育部博士点基金(No.200403057002)
安徽大学研究生创新项目(No.20073056)
+1 种基金
安徽省高校青年基金(No.2007jql140)
安徽省高校自然科学研究一般项目(No.KJ2007B066)~~
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文摘
蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一样。通过提取蛋白质序列谱、保守性和残基熵,提出了特征融合技术对蛋白质相互作用位点进行研究,采用SVM构建三种预测器,分别对各种不同的特征加以验证,实验结果表明了基于特征融合方法的有效性和正确性。
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关键词
蛋白质相互作用位点
蛋白质特征
序列谱
残基保守性
残基熵
支持向量机
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Keywords
protein interaction sites
protein feature
sequence profile
residue conserved score
residue entropy
Support Veetor Machine（SVM）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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