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融合位置特征与序列进化信息的磷酸化位点预测（英文）
被引量：
1
1
作者
谭泗桥
李钎
+1 位作者
陈渊
彭剑
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期1118-1124,共7页
磷酸化是蛋白质翻译后的主要修饰,可分为激酶特异性和非激酶特异性两种类型.以非激酶特异性磷酸化位点Dou数据集为基础,本文发展了一种基于位置的卡方差表特征χ~2-pos,融合伪氨基酸序列进化信息PsePSSM表征序列,构建正负样本均衡的支...
磷酸化是蛋白质翻译后的主要修饰,可分为激酶特异性和非激酶特异性两种类型.以非激酶特异性磷酸化位点Dou数据集为基础,本文发展了一种基于位置的卡方差表特征χ~2-pos,融合伪氨基酸序列进化信息PsePSSM表征序列,构建正负样本均衡的支持向量机分类器,S,T,Y独立测试Matthew相关系数、ROC曲线下面积分及准确率分别达到了(0.59、0.87、79.74%),(0.55、0.85、77.68%)和(0.50、0.81、75.22%),明显优于文献报道结果.χ~2-pos、PsePSSM两种特征的融合在蛋白质磷酸化位点预测中有广泛应用前景.
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关键词
磷酸化
预测
卡方差表特征
伪氨基酸序列进化信息
支持向量机
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职称材料
题名
融合位置特征与序列进化信息的磷酸化位点预测（英文）
被引量：
1
1
作者
谭泗桥
李钎
陈渊
彭剑
机构
湖南农业大学
信息
科学技术学院
湖南
省农村
农业
信息化
工程技术研究
中心
湖南农业大学信息化建设与管理中心
湖南农业大学
植物保护学院
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期1118-1124,共7页
基金
supported by a grant from Natural Science Foundation of Hunan province(14JJ2082)~~
文摘
磷酸化是蛋白质翻译后的主要修饰,可分为激酶特异性和非激酶特异性两种类型.以非激酶特异性磷酸化位点Dou数据集为基础,本文发展了一种基于位置的卡方差表特征χ~2-pos,融合伪氨基酸序列进化信息PsePSSM表征序列,构建正负样本均衡的支持向量机分类器,S,T,Y独立测试Matthew相关系数、ROC曲线下面积分及准确率分别达到了(0.59、0.87、79.74%),(0.55、0.85、77.68%)和(0.50、0.81、75.22%),明显优于文献报道结果.χ~2-pos、PsePSSM两种特征的融合在蛋白质磷酸化位点预测中有广泛应用前景.
关键词
磷酸化
预测
卡方差表特征
伪氨基酸序列进化信息
支持向量机
Keywords
phosphorylation, prediction, chi-square table feature, PsePSSM, SVM
分类号
Q51 [生物学—生物化学]
Q61 [生物学—生物物理学]
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作者
出处
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被引量
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1
融合位置特征与序列进化信息的磷酸化位点预测（英文）
谭泗桥
李钎
陈渊
彭剑
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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