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StFBL25基因的克隆及转基因马铃薯获得
1
作者
特日格乐
白凯黎
+3 位作者
赵利强
郭江波
辛翠花
简磊
《中国马铃薯》
2024年第5期385-393,共9页
马铃薯(Solanum tuberosum L.)F-Box蛋白功能研究尚不完善,尤其是低温响应机制缺乏系统性分析。目前研究主要聚焦于F-Box蛋白的互作网络,其具体功能尚缺乏系统研究,尤其在马铃薯中研究较少。实验室前期通过甲基化扩增敏感多态性技术获...
马铃薯(Solanum tuberosum L.)F-Box蛋白功能研究尚不完善,尤其是低温响应机制缺乏系统性分析。目前研究主要聚焦于F-Box蛋白的互作网络,其具体功能尚缺乏系统研究,尤其在马铃薯中研究较少。实验室前期通过甲基化扩增敏感多态性技术获得了马铃薯低温响应基因StFBL25,鉴定为一类F-Box蛋白编码基因。通过生物信息学分析StFBL25蛋白结构与功能,构建StFBL25基因亚细胞定位载体,观察StFBL25蛋白的亚细胞定位情况。构建StFBL25基因的过表达和干扰表达载体,用于马铃薯的遗传转化。StFBL25基因全长1455 bp,编码484个氨基酸,预测含61个潜在磷酸化位点,蛋白结构预测显示,其主要由α-螺旋、无规则卷曲和延伸链组成。亚细胞定位显示StFBL25定位于细胞核。成功获得StFBL25基因过表达与干扰表达的转基因马铃薯植株,qRT-PCR结果显示,过表达株系3-10中StFBL25表达量较野生型上调213倍,干扰表达株系5-6中StFBL25基因的表达量为野生型的0.097倍。研究结果可为马铃薯抗低温基因的筛选和功能研究提供理论基础。
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关键词
StFBL25蛋白
生物信息学预测
亚细胞定位
马铃薯
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职称材料
基于茶蛋白质组学数据分析植物亚细胞定位预测软件的应用
被引量：
4
2
作者
刘艳丽
周媛
+3 位作者
曹丹
马林龙
龚自明
金孝芳
《植物科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期671-677,共7页
以500个茶(Camellia sinensis(L.)O.Ktze.)叶片的蛋白质作为数据集,比较TargetP、WoLF PSORT、LocTree和Plant-mPLoc 4种软件预测亚细胞定位的可信度和灵敏度。结果显示,4种软件预测可信度均高于80%,依次排序为TargetP>LocTree>Wo...
以500个茶(Camellia sinensis(L.)O.Ktze.)叶片的蛋白质作为数据集,比较TargetP、WoLF PSORT、LocTree和Plant-mPLoc 4种软件预测亚细胞定位的可信度和灵敏度。结果显示,4种软件预测可信度均高于80%,依次排序为TargetP>LocTree>WoLF PSORT>Plant-mPLoc。其中,LocTree对细胞质蛋白和分泌蛋白检测灵敏度最高,但对叶绿体蛋白灵敏度最低;Plant-mPLoc检测核蛋白最灵敏,但对细胞质蛋白最不敏感;TargetP检测叶绿体蛋白最灵敏,但仅能区分3个亚细胞器官;WoLF PSORT对分泌蛋白检测灵敏度最低,但对其他蛋白均较灵敏。基于上述结果,该研究针对4种软件提出了合理的使用建议。
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关键词
茶
蛋白质
亚细胞定位
预测
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职称材料
枇杷EjWRKY15基因克隆与蛋白特性分析
被引量：
5
3
作者
李晓颖
徐红霞
陈俊伟
《果树学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期1811-1820,共10页
【目的】克隆枇杷EjWRKY15基因并对其组织表达模式及蛋白特性进行分析。【方法】从枇杷转录组数据库中获得EjWRKY15基因ORF序列,克隆该基因,对获得的基因序列进行遗传进化分析,并通过qRT-PCR探究其在不同组织中的表达模式。同时对EjWRK...
【目的】克隆枇杷EjWRKY15基因并对其组织表达模式及蛋白特性进行分析。【方法】从枇杷转录组数据库中获得EjWRKY15基因ORF序列,克隆该基因,对获得的基因序列进行遗传进化分析,并通过qRT-PCR探究其在不同组织中的表达模式。同时对EjWRKY15蛋白分子的理化特性、磷酸化位点、跨膜区、信号肽、亲疏水性、二级结构、三级结构和亚细胞定位等蛋白特性进行预测分析。【结果】枇杷EjWRKY15基因含有开放阅读框951 bp,共编码316个氨基酸,具有WRKY家族典型结构特征。系统进化结果表明,EjWRKY15序列与苹果WRKY61序列同源度高达95%,说明从进化角度来看,EjWRKY15与苹果WRKY61的亲缘关系最为密切。实时荧光定量PCR分析结果显示,该基因具有组织表达特异性,在根中相对表达量较高,果实次之;对EjWRKY15蛋白进行理化性质测定,其分子质量为35.79 kDa,等电点为5.09,脂溶指数为56.45,不稳定性指数为69.72,平均亲水性为-0.598,为亲水性蛋白。该蛋白含有33个磷酸化位点,包含丝氨酸(Ser)、苏氨酸(Thr)和酪氨酸(Try),数量分别为25、6、2个。蛋白质二级结构预测结果表明,EjWRKY15蛋白以α螺旋和无规卷曲为主,分别占30.70%和56.65%,其次是延伸链8.27%和β角4.43%。同时,三级结构分析表明,该蛋白的结构域主要由4个β-折叠组成,β-折叠1为WRKYGQK,β-折叠2为RSYYKC,β-折叠3为GVRKHVER,β-折叠4为AVVTTY。另外,预测结果证实了EjWRKY15蛋白不含信号肽,也不是同时含有跨膜区的分泌蛋白。亚细胞定位预测和验证结果都显示EjWRKY15基因定位于细胞核中。【结论】本研究结果为深入探究EjWRKY15基因在枇杷不同生长发育时期的分子生物学功能及其响应逆境调控机制的研究奠定了良好的基础。
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关键词
枇杷
EjWRKY15
基因克隆
RT-PCR
蛋白特征预测
亚细胞定位
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职称材料
蛋白质亚细胞定位预测研究综述
被引量：
6
4
作者
乔善平
闫宝强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第2期321-327,共7页
蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长,研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越...
蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长,研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越重要。为了能够把握该问题的研究状况,从数据集构建、蛋白质特征提取与表示、预测算法设计、算法测试和Web服务的建立等五个方面对蛋白质亚细胞定位预测的研究进行了综述。指出了目前该研究领域需要解决的核心问题及难点问题,分析了当前研究中出现的一些新情况,并对将来的研究方向和研究重点进行了展望。
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关键词
蛋白质亚细胞定位预测
特征表示
算法设计
算法测试
WEB服务器
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职称材料
基于三层集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测
被引量：
1
5
作者
乔善平
闫宝强
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期2150-2156,共7页
针对多标记学习和集成学习在解决蛋白质多亚细胞定位预测问题上应用还不成熟的状况,研究基于集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测方法。首先,从多标记学习和集成学习相结合的角度提出了一种三层的集成多标记学习系统框架结构,该框...
针对多标记学习和集成学习在解决蛋白质多亚细胞定位预测问题上应用还不成熟的状况,研究基于集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测方法。首先,从多标记学习和集成学习相结合的角度提出了一种三层的集成多标记学习系统框架结构,该框架将学习算法和分类器进行了层次性分类,并把二分类学习、多分类学习、多标记学习和集成学习进行有效整合,形成一个通用型的三层集成多标记学习模型;其次,基于面向对象技术和统一建模语言(UML)对系统模型进行了设计,使系统具备良好的可扩展性,通过扩展手段增强系统的功能和提高系统的性能;最后,使用Java编程技术对模型进行扩展,实现了一个学习系统软件,并成功应用于蛋白质多亚细胞定位预测问题上。通过在革兰氏阳性细菌数据集上进行测试,验证了系统功能的可操作性和较好的预测性能,该系统可以作为解决蛋白质多亚细胞定位预测问题的一个有效工具。
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关键词
蛋白质多亚细胞定位预测
多标记学习
集成学习
面向对象技术
JAVA
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职称材料
基于关系拓展的改进词袋模型研究
被引量：
8
6
作者
陈行健
胡雪娇
薛卫
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第5期1040-1044,共5页
提出了一种基于位置关系拓展的改进词袋模型.该模型在传统词袋模型的基础上,结合马尔科夫假设对聚类单词提取位置关系图谱,并对关系图谱进行特征转换,将得到的图谱特征与基于传统词袋模型得到的词袋特征融合作为模型最终特征表示,解决...
提出了一种基于位置关系拓展的改进词袋模型.该模型在传统词袋模型的基础上,结合马尔科夫假设对聚类单词提取位置关系图谱,并对关系图谱进行特征转换,将得到的图谱特征与基于传统词袋模型得到的词袋特征融合作为模型最终特征表示,解决了传统词袋模型中忽略特征单词之间的空间位置信息进而导致特征区分度不足的问题.模型采用词嵌入方法对稀疏图谱进行密集表示,并结合卷积神经网络构建特征学习框架,相比于池化等算法,能更加全面地反映图谱特征的分布规律.将改进词袋模型应用于蛋白质亚细胞区间定位预测研究中,实验表明,文中算法分类结果更优.
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关键词
词袋模型
关系图谱
马尔科夫
卷积神经网络
蛋白质亚细胞区间定位
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职称材料
蛋白质亚细胞定位预测中的序列编码技术研究
被引量：
1
7
作者
马军伟
高新中
张杰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第S3期283-287,312,共6页
随着后基因组时代的来临,蛋白质序列数量增长迅速,利用实验手段分析蛋白质亚细胞定位不易大规模进行。近年来,通过提取蛋白质的各种特征信息(序列编码技术),自动预测蛋白质的亚细胞定位的算法得到了较快的发展。综述了当前已有的序列编...
随着后基因组时代的来临,蛋白质序列数量增长迅速,利用实验手段分析蛋白质亚细胞定位不易大规模进行。近年来,通过提取蛋白质的各种特征信息(序列编码技术),自动预测蛋白质的亚细胞定位的算法得到了较快的发展。综述了当前已有的序列编码技术成果,并指出了存在的问题及可能的发展方向。
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关键词
蛋白质亚细胞定位预测
序列编码技术
氨基酸组成成分
功能域组成
基因本体
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职称材料
基于机器学习的蛋白质亚细胞定位预测方法
被引量：
1
8
作者
李佳楠
李卓
+2 位作者
滕小华
高兴泉
唐友
《安徽农业科学》
CAS
2022年第16期198-204,共7页
蛋白质亚细胞定位预测有助于了解蛋白质性质和功能,理解蛋白质复杂的生理过程和调控机理,对开发新药物等方面有着很大的促进作用。随着人类在蛋白质组学方面研究的不断深入,蛋白质序列数据量呈指数式增长,单纯依靠传统的试验方法已无法...
蛋白质亚细胞定位预测有助于了解蛋白质性质和功能,理解蛋白质复杂的生理过程和调控机理,对开发新药物等方面有着很大的促进作用。随着人类在蛋白质组学方面研究的不断深入,蛋白质序列数据量呈指数式增长,单纯依靠传统的试验方法已无法满足生命科学研究的需要,于是人们将蛋白质亚细胞定位的研究方法转向了机器学习领域,研究机器学习算法变得越来越重要。从蛋白质序列特征的刻画、预测算法、算法评价3个方面阐述现阶段蛋白质亚细胞定位预测的研究进展。最后,总结蛋白质亚细胞定位预测方法方面取得的成果及需要不断完善的3个方面(特征选择、数据处理和改进算法),并提出了未来机器学习在提高预测性能方面的研究重点及重要意义。
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关键词
蛋白质
亚细胞定位
机器学习
预测算法
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职称材料
题名
StFBL25基因的克隆及转基因马铃薯获得
1
作者
特日格乐
白凯黎
赵利强
郭江波
辛翠花
简磊
机构
内蒙古科技大学生命科学与技术学院
出处
《中国马铃薯》
2024年第5期385-393,共9页
基金
国家自然科学基金项目(32060498)。
文摘
马铃薯(Solanum tuberosum L.)F-Box蛋白功能研究尚不完善,尤其是低温响应机制缺乏系统性分析。目前研究主要聚焦于F-Box蛋白的互作网络,其具体功能尚缺乏系统研究,尤其在马铃薯中研究较少。实验室前期通过甲基化扩增敏感多态性技术获得了马铃薯低温响应基因StFBL25,鉴定为一类F-Box蛋白编码基因。通过生物信息学分析StFBL25蛋白结构与功能,构建StFBL25基因亚细胞定位载体,观察StFBL25蛋白的亚细胞定位情况。构建StFBL25基因的过表达和干扰表达载体,用于马铃薯的遗传转化。StFBL25基因全长1455 bp,编码484个氨基酸,预测含61个潜在磷酸化位点,蛋白结构预测显示,其主要由α-螺旋、无规则卷曲和延伸链组成。亚细胞定位显示StFBL25定位于细胞核。成功获得StFBL25基因过表达与干扰表达的转基因马铃薯植株,qRT-PCR结果显示,过表达株系3-10中StFBL25表达量较野生型上调213倍,干扰表达株系5-6中StFBL25基因的表达量为野生型的0.097倍。研究结果可为马铃薯抗低温基因的筛选和功能研究提供理论基础。
关键词
StFBL25蛋白
生物信息学预测
亚细胞定位
马铃薯
Keywords
StFBL25
protein
bioinformatics
prediction
subcellular
localization
potato
分类号
S532 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
基于茶蛋白质组学数据分析植物亚细胞定位预测软件的应用
被引量：
4
2
作者
刘艳丽
周媛
曹丹
马林龙
龚自明
金孝芳
机构
湖北省农业科学院果树茶叶研究所
中国科学院武汉植物园
出处
《植物科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期671-677,共7页
基金
湖北省自然科学基金项目(2019CFB600)。
文摘
以500个茶(Camellia sinensis(L.)O.Ktze.)叶片的蛋白质作为数据集,比较TargetP、WoLF PSORT、LocTree和Plant-mPLoc 4种软件预测亚细胞定位的可信度和灵敏度。结果显示,4种软件预测可信度均高于80%,依次排序为TargetP>LocTree>WoLF PSORT>Plant-mPLoc。其中,LocTree对细胞质蛋白和分泌蛋白检测灵敏度最高,但对叶绿体蛋白灵敏度最低;Plant-mPLoc检测核蛋白最灵敏,但对细胞质蛋白最不敏感;TargetP检测叶绿体蛋白最灵敏,但仅能区分3个亚细胞器官;WoLF PSORT对分泌蛋白检测灵敏度最低,但对其他蛋白均较灵敏。基于上述结果,该研究针对4种软件提出了合理的使用建议。
关键词
茶
蛋白质
亚细胞定位
预测
Keywords
Camellia sinensis
protein
subcellular
localization
prediction
分类号
Q943.2 [生物学—植物学]
在线阅读
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职称材料
题名
枇杷EjWRKY15基因克隆与蛋白特性分析
被引量：
5
3
作者
李晓颖
徐红霞
陈俊伟
机构
浙江省农业科学院园艺研究所
出处
《果树学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期1811-1820,共10页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(31601734)
浙江省农业新品种选育重大科技专项(2016C02052-3)
+1 种基金
台州院地合作项目(TZ2018006)
浙江省重点研发计划项目(2018C02011)。
文摘
【目的】克隆枇杷EjWRKY15基因并对其组织表达模式及蛋白特性进行分析。【方法】从枇杷转录组数据库中获得EjWRKY15基因ORF序列,克隆该基因,对获得的基因序列进行遗传进化分析,并通过qRT-PCR探究其在不同组织中的表达模式。同时对EjWRKY15蛋白分子的理化特性、磷酸化位点、跨膜区、信号肽、亲疏水性、二级结构、三级结构和亚细胞定位等蛋白特性进行预测分析。【结果】枇杷EjWRKY15基因含有开放阅读框951 bp,共编码316个氨基酸,具有WRKY家族典型结构特征。系统进化结果表明,EjWRKY15序列与苹果WRKY61序列同源度高达95%,说明从进化角度来看,EjWRKY15与苹果WRKY61的亲缘关系最为密切。实时荧光定量PCR分析结果显示,该基因具有组织表达特异性,在根中相对表达量较高,果实次之;对EjWRKY15蛋白进行理化性质测定,其分子质量为35.79 kDa,等电点为5.09,脂溶指数为56.45,不稳定性指数为69.72,平均亲水性为-0.598,为亲水性蛋白。该蛋白含有33个磷酸化位点,包含丝氨酸(Ser)、苏氨酸(Thr)和酪氨酸(Try),数量分别为25、6、2个。蛋白质二级结构预测结果表明,EjWRKY15蛋白以α螺旋和无规卷曲为主,分别占30.70%和56.65%,其次是延伸链8.27%和β角4.43%。同时,三级结构分析表明,该蛋白的结构域主要由4个β-折叠组成,β-折叠1为WRKYGQK,β-折叠2为RSYYKC,β-折叠3为GVRKHVER,β-折叠4为AVVTTY。另外,预测结果证实了EjWRKY15蛋白不含信号肽,也不是同时含有跨膜区的分泌蛋白。亚细胞定位预测和验证结果都显示EjWRKY15基因定位于细胞核中。【结论】本研究结果为深入探究EjWRKY15基因在枇杷不同生长发育时期的分子生物学功能及其响应逆境调控机制的研究奠定了良好的基础。
关键词
枇杷
EjWRKY15
基因克隆
RT-PCR
蛋白特征预测
亚细胞定位
Keywords
Loquat
EjWRKY15
Gene clone
RT-PCR
protein
characterization
predict
ing
subcellular
localization
分类号
S667.3 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
蛋白质亚细胞定位预测研究综述
被引量：
6
4
作者
乔善平
闫宝强
机构
山东师范大学管理科学与工程学院
济南大学信息科学与工程学院
山东师范大学数学科学学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第2期321-327,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61070130)
济南大学博士基金资助项目(XBS1318)
文摘
蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长,研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越重要。为了能够把握该问题的研究状况,从数据集构建、蛋白质特征提取与表示、预测算法设计、算法测试和Web服务的建立等五个方面对蛋白质亚细胞定位预测的研究进行了综述。指出了目前该研究领域需要解决的核心问题及难点问题,分析了当前研究中出现的一些新情况,并对将来的研究方向和研究重点进行了展望。
关键词
蛋白质亚细胞定位预测
特征表示
算法设计
算法测试
WEB服务器
Keywords
protein
subcellular
localization
prediction
feature representation
algorithm design
algorithm test
Web server
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
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职称材料
题名
基于三层集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测
被引量：
1
5
作者
乔善平
闫宝强
机构
山东师范大学管理科学与工程学院
济南大学信息科学与工程学院
山东省网络环境智能计算技术重点实验室
山东师范大学数学科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期2150-2156,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61302128)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2013FL002)
济南大学科研基金资助项目(XKY1402)~~
文摘
针对多标记学习和集成学习在解决蛋白质多亚细胞定位预测问题上应用还不成熟的状况,研究基于集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测方法。首先,从多标记学习和集成学习相结合的角度提出了一种三层的集成多标记学习系统框架结构,该框架将学习算法和分类器进行了层次性分类,并把二分类学习、多分类学习、多标记学习和集成学习进行有效整合,形成一个通用型的三层集成多标记学习模型;其次,基于面向对象技术和统一建模语言(UML)对系统模型进行了设计,使系统具备良好的可扩展性,通过扩展手段增强系统的功能和提高系统的性能;最后,使用Java编程技术对模型进行扩展,实现了一个学习系统软件,并成功应用于蛋白质多亚细胞定位预测问题上。通过在革兰氏阳性细菌数据集上进行测试,验证了系统功能的可操作性和较好的预测性能,该系统可以作为解决蛋白质多亚细胞定位预测问题的一个有效工具。
关键词
蛋白质多亚细胞定位预测
多标记学习
集成学习
面向对象技术
JAVA
Keywords
protein subcellular multi-localization prediction
multi-label learning
ensemble learning
object-oriented technology
Java
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于关系拓展的改进词袋模型研究
被引量：
8
6
作者
陈行健
胡雪娇
薛卫
机构
南京农业大学信息科学技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第5期1040-1044,共5页
基金
江苏省科技厅产学研前瞻性研究项目(BY2015012-01)资助
中央高校基本科研业务费专项资金项目(Y0201600175)资助
文摘
提出了一种基于位置关系拓展的改进词袋模型.该模型在传统词袋模型的基础上,结合马尔科夫假设对聚类单词提取位置关系图谱,并对关系图谱进行特征转换,将得到的图谱特征与基于传统词袋模型得到的词袋特征融合作为模型最终特征表示,解决了传统词袋模型中忽略特征单词之间的空间位置信息进而导致特征区分度不足的问题.模型采用词嵌入方法对稀疏图谱进行密集表示,并结合卷积神经网络构建特征学习框架,相比于池化等算法,能更加全面地反映图谱特征的分布规律.将改进词袋模型应用于蛋白质亚细胞区间定位预测研究中,实验表明,文中算法分类结果更优.
关键词
词袋模型
关系图谱
马尔科夫
卷积神经网络
蛋白质亚细胞区间定位
Keywords
bag of words model
relationship images
Markov
convolutional neural network
protein
subcellular
location
prediction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
蛋白质亚细胞定位预测中的序列编码技术研究
被引量：
1
7
作者
马军伟
高新中
张杰
机构
山西电力公司电力通信中心
大连理工大学控制科学与工程学院
安徽工业大学数理学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第S3期283-287,312,共6页
基金
山西省电力公司群众创新科技项目(2012年度)资助
文摘
随着后基因组时代的来临,蛋白质序列数量增长迅速,利用实验手段分析蛋白质亚细胞定位不易大规模进行。近年来,通过提取蛋白质的各种特征信息(序列编码技术),自动预测蛋白质的亚细胞定位的算法得到了较快的发展。综述了当前已有的序列编码技术成果,并指出了存在的问题及可能的发展方向。
关键词
蛋白质亚细胞定位预测
序列编码技术
氨基酸组成成分
功能域组成
基因本体
Keywords
protein
subcellular
location
prediction
Sequence encoding method
Amino acid composition
Function domain composition
Gene ontology
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于机器学习的蛋白质亚细胞定位预测方法
被引量：
1
8
作者
李佳楠
李卓
滕小华
高兴泉
唐友
机构
吉林化工学院信息与控制工程学院
吉林农业科技学院电气与信息工程学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
2022年第16期198-204,共7页
基金
吉林省智慧农业工程研究中心项目
吉林省特色高水平学科新兴交叉学科“数字农业”。
文摘
蛋白质亚细胞定位预测有助于了解蛋白质性质和功能,理解蛋白质复杂的生理过程和调控机理,对开发新药物等方面有着很大的促进作用。随着人类在蛋白质组学方面研究的不断深入,蛋白质序列数据量呈指数式增长,单纯依靠传统的试验方法已无法满足生命科学研究的需要,于是人们将蛋白质亚细胞定位的研究方法转向了机器学习领域,研究机器学习算法变得越来越重要。从蛋白质序列特征的刻画、预测算法、算法评价3个方面阐述现阶段蛋白质亚细胞定位预测的研究进展。最后,总结蛋白质亚细胞定位预测方法方面取得的成果及需要不断完善的3个方面(特征选择、数据处理和改进算法),并提出了未来机器学习在提高预测性能方面的研究重点及重要意义。
关键词
蛋白质
亚细胞定位
机器学习
预测算法
Keywords
protein
subcellular
localization
Machine learning
prediction
algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
StFBL25基因的克隆及转基因马铃薯获得
特日格乐
白凯黎
赵利强
郭江波
辛翠花
简磊
《中国马铃薯》
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于茶蛋白质组学数据分析植物亚细胞定位预测软件的应用
刘艳丽
周媛
曹丹
马林龙
龚自明
金孝芳
《植物科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
枇杷EjWRKY15基因克隆与蛋白特性分析
李晓颖
徐红霞
陈俊伟
《果树学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
4
蛋白质亚细胞定位预测研究综述
乔善平
闫宝强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
6
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职称材料
5
基于三层集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测
乔善平
闫宝强
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
1
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职称材料
6
基于关系拓展的改进词袋模型研究
陈行健
胡雪娇
薛卫
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019
8
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职称材料
7
蛋白质亚细胞定位预测中的序列编码技术研究
马军伟
高新中
张杰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
1
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职称材料
8
基于机器学习的蛋白质亚细胞定位预测方法
李佳楠
李卓
滕小华
高兴泉
唐友
《安徽农业科学》
CAS
2022
1
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