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iRSC-PseAAC:基于有效降维算法LDA预测蛋白质中的氧化还原敏感半胱氨酸位点
1
作者
魏欣
刘春生
+3 位作者
吕哲
林刚
胡思亲
贾建华
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1009-1016,共8页
氧化还原敏感半胱氨酸(RSC)硫醇参与了许多生物过程,并发挥着重要作用。因此,有必要对氧化还原敏感半胱氨酸进行准确鉴定。然而,传统的氧化还原敏感半胱氨酸鉴定非常昂贵且耗时。目前,迫切需要一种数学计算方法来识别序列信息,快速准确...
氧化还原敏感半胱氨酸(RSC)硫醇参与了许多生物过程,并发挥着重要作用。因此,有必要对氧化还原敏感半胱氨酸进行准确鉴定。然而,传统的氧化还原敏感半胱氨酸鉴定非常昂贵且耗时。目前,迫切需要一种数学计算方法来识别序列信息,快速准确地鉴定出氧化还原敏感半胱氨酸。在此,我们开发了一种名为iRSC-PseAAC的有效预测器,它采用降维算法LDA结合支持向量机来预测氧化还原敏感半胱氨酸位点。在交叉验证中,特异性(Sp)、灵敏性(Sn)、准确性(Acc)和马修斯相关系数(MCC)的结果分别为0.841、0.868、0.859和0.692。在独立数据集的结果中,特异性(Sp)、灵敏性(Sn)、准确性(Acc)和马修斯相关系数(MCC)分别为0.906、0.882、0.890和0.767。与现有的预测方法相比,iRSC-PseAAC具有明显的改进效果。本研究提出的方法还可用于计算蛋白质组学中的许多问题。
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关键词
氧化还原敏感半胱氨酸
特征提取
词嵌入
线性判别分析
机器学习
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职称材料
iSucc-PseAAC:基于集成机器学习的赖氨酸琥珀酰化修饰位点预测
被引量：
2
2
作者
魏欣
贾建华
+1 位作者
吴跟强
刘春生
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期816-822,共7页
赖氨酸琥珀酰化是一种新型的翻译后修饰,在蛋白质调节和细胞功能控制中发挥重要作用,所以准确识别蛋白质中的琥珀酰化位点是有必要的。传统的实验耗费物力和财力。通过计算方法预测是近段时间以来提出的一种高效的预测方法。本研究中,...
赖氨酸琥珀酰化是一种新型的翻译后修饰,在蛋白质调节和细胞功能控制中发挥重要作用,所以准确识别蛋白质中的琥珀酰化位点是有必要的。传统的实验耗费物力和财力。通过计算方法预测是近段时间以来提出的一种高效的预测方法。本研究中,我们开发了一种新的预测方法iSucc-PseAAC,它是通过使用多种分类算法结合不同的特征提取方法。最终发现,基于耦合序列(PseAAC)特征提取下,使用支持向量机分类效果是最好的,并结合集成学习解决了数据不平衡问题。与现有方法预测效果对比,iSucc-PseAAC在区分赖氨酸琥珀酰化位点方面,更具有意义和实用性。
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关键词
琥珀酰化
特征提取
集成学习
机器学习
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职称材料
题名
iRSC-PseAAC:基于有效降维算法LDA预测蛋白质中的氧化还原敏感半胱氨酸位点
1
作者
魏欣
刘春生
吕哲
林刚
胡思亲
贾建华
机构
江西
服装学院
商学院
数理统计
教研室
江西服装学院商学院智慧物流教研室
江西
服装学院
大数据
学院
信息工程
教研室
江西
服装学院
大数据
学院
数据科学
教研室
景德镇陶瓷大学信息工程
学院
生物信息研究室
出处
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1009-1016,共8页
基金
国家自然科学基金项目(No.61761023)
江西省自然科学基金项目(No.20202BABL202004)
江西省教育厅科研项目(No.GJJ212419,No.GJJ2202814,No.GJJ2202813)资助。
文摘
氧化还原敏感半胱氨酸(RSC)硫醇参与了许多生物过程,并发挥着重要作用。因此,有必要对氧化还原敏感半胱氨酸进行准确鉴定。然而,传统的氧化还原敏感半胱氨酸鉴定非常昂贵且耗时。目前,迫切需要一种数学计算方法来识别序列信息,快速准确地鉴定出氧化还原敏感半胱氨酸。在此,我们开发了一种名为iRSC-PseAAC的有效预测器,它采用降维算法LDA结合支持向量机来预测氧化还原敏感半胱氨酸位点。在交叉验证中,特异性(Sp)、灵敏性(Sn)、准确性(Acc)和马修斯相关系数(MCC)的结果分别为0.841、0.868、0.859和0.692。在独立数据集的结果中,特异性(Sp)、灵敏性(Sn)、准确性(Acc)和马修斯相关系数(MCC)分别为0.906、0.882、0.890和0.767。与现有的预测方法相比,iRSC-PseAAC具有明显的改进效果。本研究提出的方法还可用于计算蛋白质组学中的许多问题。
关键词
氧化还原敏感半胱氨酸
特征提取
词嵌入
线性判别分析
机器学习
Keywords
redox-sensitive cysteine(RSC)
feature extraction
word embedding
linear discriminant analysis
machine learning
分类号
Q754 [生物学—分子生物学]
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职称材料
题名
iSucc-PseAAC:基于集成机器学习的赖氨酸琥珀酰化修饰位点预测
被引量：
2
2
作者
魏欣
贾建华
吴跟强
刘春生
机构
江西服装学院商学院智慧物流教研室
景德镇陶瓷大学信息工程
学院
生物信息研究室
出处
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期816-822,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.61761023)
江西省自然科学基金项目(No.20202BABL202004)
江西省教育厅科研项目(No.GJJ190695,No.GJJ212419)资助。
文摘
赖氨酸琥珀酰化是一种新型的翻译后修饰,在蛋白质调节和细胞功能控制中发挥重要作用,所以准确识别蛋白质中的琥珀酰化位点是有必要的。传统的实验耗费物力和财力。通过计算方法预测是近段时间以来提出的一种高效的预测方法。本研究中,我们开发了一种新的预测方法iSucc-PseAAC,它是通过使用多种分类算法结合不同的特征提取方法。最终发现,基于耦合序列(PseAAC)特征提取下,使用支持向量机分类效果是最好的,并结合集成学习解决了数据不平衡问题。与现有方法预测效果对比,iSucc-PseAAC在区分赖氨酸琥珀酰化位点方面,更具有意义和实用性。
关键词
琥珀酰化
特征提取
集成学习
机器学习
Keywords
succinylation
feature extraction
ensemble learning
machine learning
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
iRSC-PseAAC:基于有效降维算法LDA预测蛋白质中的氧化还原敏感半胱氨酸位点
魏欣
刘春生
吕哲
林刚
胡思亲
贾建华
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
iSucc-PseAAC:基于集成机器学习的赖氨酸琥珀酰化修饰位点预测
魏欣
贾建华
吴跟强
刘春生
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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