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基于支持向量机的高维特征非线性快速筛选与肽QSAR建模
被引量：
9
1
作者
代志军
周玮
袁哲明
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期1654-1660,共7页
以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽的结构,基于支持向量回归发展了一种新的高维特征非线性快速筛选方法,将其应用于苦味二肽和血管紧张素转化酶抑制剂2个肽体系的定量序效关系(QSAR)建模,各筛选获得10个意义明确的保留描述子....
以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽的结构,基于支持向量回归发展了一种新的高维特征非线性快速筛选方法,将其应用于苦味二肽和血管紧张素转化酶抑制剂2个肽体系的定量序效关系(QSAR)建模,各筛选获得10个意义明确的保留描述子.以保留描述子建立支持向量回归模型,其拟合精度、留一法交叉测试精度和外部预测精度较文献报道结果均有较大幅度提升,优势明显;对所建模型进行了非线性回归显著性测验、单因子相对重要性显著性测验和单因子效应分析,增强了模型的可解释性.新方法在肽、蛋白质QSAR建模等高维数据回归预测领域有广泛应用前景.
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关键词
高维
特征
:
特征
选择
:
肽
:
定量
序
效
关系
:
支持
向量
机
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职称材料
基于岭回归和SVM的高维特征选择与肽QSAR建模
被引量：
2
2
作者
王志明
韩娜
+1 位作者
袁哲明
伍朝华
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期498-507,共10页
岭回归估计权重绝对值在一定程度上体现了对应特征作用大小,据此发展了基于岭回归(RR)和支持向量机(SVM)的高维特征选择算法.对苦味二肽(BTT)和细胞毒性T淋巴细胞(CTL)表位9肽两个肽体系,以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽结构...
岭回归估计权重绝对值在一定程度上体现了对应特征作用大小,据此发展了基于岭回归(RR)和支持向量机(SVM)的高维特征选择算法.对苦味二肽(BTT)和细胞毒性T淋巴细胞(CTL)表位9肽两个肽体系,以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽结构,各获得1062、4779个初始特征;对训练集,初始特征以岭回归排序后序贯引入,当SVM留一法交叉测试(LOOCV)的均方误差(MSE)显著上扬时终止,最后以多轮末尾淘汰进一步精筛,分别获得7、18个物理化学意义明确的保留特征.基于保留特征与支持向量回归(SVR),对训练集建立定量构效关系(QSAR)模型,预测独立测试集,其拟合精度、留一法交叉测试精度、独立预测精度均优于现有文献报道结果.新方法运行速度快,选取的特征物理化学意义明确,解释性强,在肽、蛋白质定量构效关系建模等高维数据回归预测领域有较广泛应用前景.
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关键词
定量
构
效
关系
岭回归
支持
向量
机
特征
选择
高维
特征
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职称材料
基于高维特征非线性筛选的HLA-A*0201限制性CTL表位预测
被引量：
2
3
作者
韩娜
袁哲明
+2 位作者
陈渊
代志军
王志明
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期1945-1953,共9页
高活性细胞毒T细胞(CTL)表位鉴定是设计肿瘤疫苗的关键内容.采用天然氨基酸的531个物理化学性质参数表征HLA-A*0201限制性表位9肽,从531×9个初始描述子出发,经二元矩阵重排过滤器粗筛和多轮末尾淘汰精细筛选,获得18个物理化学意义...
高活性细胞毒T细胞(CTL)表位鉴定是设计肿瘤疫苗的关键内容.采用天然氨基酸的531个物理化学性质参数表征HLA-A*0201限制性表位9肽,从531×9个初始描述子出发,经二元矩阵重排过滤器粗筛和多轮末尾淘汰精细筛选,获得18个物理化学意义明确的保留描述子.18个保留描述子主要涉及除1位、5位外各位置残基的疏水性和空间结构特征,3位残基疏水性对活性影响最大,且2位、4位、9位残基共占10个保留描述子,支持2位和9位残基为锚点、3位为关键位点以及4位残基为标志链的现有认知.对18个保留描述子以支持向量回归构建定量序效模型,其拟合、留一法交叉验证决定系数R^2、Q_(cv)~2分别为0.957、0.708;独立预测决定系数及均方根误差Q_(ext)~2、RMSE_(ext)分别为0.818、0.366,明显优于文献报道.通过对全组合虚拟9肽的预测,得到了多条预测活性高于已知表位肽的9肽,可供实验验证.较全面阐明了特定位置残基对多肽亲和性的影响规律,为高活性多肽疫苗分子设计提供了切实指导.
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关键词
抗原
肽
定量
序
效
模型
高维
特征
支持
向量
回归
多
肽
疫苗
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职称材料
题名
基于支持向量机的高维特征非线性快速筛选与肽QSAR建模
被引量：
9
1
作者
代志军
周玮
袁哲明
机构
湖南农业大学生物安全科学技术学院
湖南农业大学
出处
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期1654-1660,共7页
基金
湖南省杰出青年科学基金(10JJ1005)
高等学校博士点基金(200805370002)
湖南省2008年高校科技创新团队项目资助~~
文摘
以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽的结构,基于支持向量回归发展了一种新的高维特征非线性快速筛选方法,将其应用于苦味二肽和血管紧张素转化酶抑制剂2个肽体系的定量序效关系(QSAR)建模,各筛选获得10个意义明确的保留描述子.以保留描述子建立支持向量回归模型,其拟合精度、留一法交叉测试精度和外部预测精度较文献报道结果均有较大幅度提升,优势明显;对所建模型进行了非线性回归显著性测验、单因子相对重要性显著性测验和单因子效应分析,增强了模型的可解释性.新方法在肽、蛋白质QSAR建模等高维数据回归预测领域有广泛应用前景.
关键词
高维
特征
:
特征
选择
:
肽
:
定量
序
效
关系
:
支持
向量
机
Keywords
High dimensional feature
Feature selection
Peptide
Quantitative sequence-activityrelationship
Support vector machine
分类号
O629.72 [理学—有机化学]
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职称材料
题名
基于岭回归和SVM的高维特征选择与肽QSAR建模
被引量：
2
2
作者
王志明
韩娜
袁哲明
伍朝华
机构
湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室
湖南省植物病虫害生物学与防控重点实验室
湖南农业大学理学院
出处
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期498-507,共10页
基金
湖南省杰出青年科学基金(10JJ1005)
教育部博士点基金(20124320110002)资助项目~~
文摘
岭回归估计权重绝对值在一定程度上体现了对应特征作用大小,据此发展了基于岭回归(RR)和支持向量机(SVM)的高维特征选择算法.对苦味二肽(BTT)和细胞毒性T淋巴细胞(CTL)表位9肽两个肽体系,以氨基酸的531个物理化学性质参数直接表征肽结构,各获得1062、4779个初始特征;对训练集,初始特征以岭回归排序后序贯引入,当SVM留一法交叉测试(LOOCV)的均方误差(MSE)显著上扬时终止,最后以多轮末尾淘汰进一步精筛,分别获得7、18个物理化学意义明确的保留特征.基于保留特征与支持向量回归(SVR),对训练集建立定量构效关系(QSAR)模型,预测独立测试集,其拟合精度、留一法交叉测试精度、独立预测精度均优于现有文献报道结果.新方法运行速度快,选取的特征物理化学意义明确,解释性强,在肽、蛋白质定量构效关系建模等高维数据回归预测领域有较广泛应用前景.
关键词
定量
构
效
关系
岭回归
支持
向量
机
特征
选择
高维
特征
Keywords
Quantitative structure-activity relationship
Support vector machine
Ridge regression
Feature selection
High-dimensional feature
分类号
Q51 [生物学—生物化学]
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职称材料
题名
基于高维特征非线性筛选的HLA-A*0201限制性CTL表位预测
被引量：
2
3
作者
韩娜
袁哲明
陈渊
代志军
王志明
机构
湖南农业大学
出处
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期1945-1953,共9页
基金
湖南省杰出青年科学基金(10JJ1005)
教育部博士点基金(20124320110002)项目资助~~
文摘
高活性细胞毒T细胞(CTL)表位鉴定是设计肿瘤疫苗的关键内容.采用天然氨基酸的531个物理化学性质参数表征HLA-A*0201限制性表位9肽,从531×9个初始描述子出发,经二元矩阵重排过滤器粗筛和多轮末尾淘汰精细筛选,获得18个物理化学意义明确的保留描述子.18个保留描述子主要涉及除1位、5位外各位置残基的疏水性和空间结构特征,3位残基疏水性对活性影响最大,且2位、4位、9位残基共占10个保留描述子,支持2位和9位残基为锚点、3位为关键位点以及4位残基为标志链的现有认知.对18个保留描述子以支持向量回归构建定量序效模型,其拟合、留一法交叉验证决定系数R^2、Q_(cv)~2分别为0.957、0.708;独立预测决定系数及均方根误差Q_(ext)~2、RMSE_(ext)分别为0.818、0.366,明显优于文献报道.通过对全组合虚拟9肽的预测,得到了多条预测活性高于已知表位肽的9肽,可供实验验证.较全面阐明了特定位置残基对多肽亲和性的影响规律,为高活性多肽疫苗分子设计提供了切实指导.
关键词
抗原
肽
定量
序
效
模型
高维
特征
支持
向量
回归
多
肽
疫苗
Keywords
Antigenic peptide
Quantitative sequence activity model
High-dimensional descriptor
Support vector regression
Peptide vaccine
分类号
R392.1 [医药卫生—免疫学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的高维特征非线性快速筛选与肽QSAR建模
代志军
周玮
袁哲明
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2011
9
在线阅读
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职称材料
2
基于岭回归和SVM的高维特征选择与肽QSAR建模
王志明
韩娜
袁哲明
伍朝华
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于高维特征非线性筛选的HLA-A*0201限制性CTL表位预测
韩娜
袁哲明
陈渊
代志军
王志明
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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职称材料
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