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尚振伟李晋姜永帅张明明吕洪超张瑞杰 《现代生物医学进展》2012,12(20):3943-3946
目的:基于已知药物靶点和潜在药物靶点蛋白的一级结构相似性,结合SVM技术研究新的有效的药物靶点预测方法。方法:构造训练样本集,提取蛋白质序列的一级结构特征,进行数据预处理,选择最优核函数,优化参数并进行特征选择,训练最优预测模型,检验模型的预测效果。以G蛋白偶联受体家族的蛋白质为预测集,应用建立的最优分类模型对其进行潜在药物靶点挖掘。结果:基于SVM所建立的最优分类模型预测的平均准确率为81.03%。应用最优分类器对构造的G蛋白预测集进行预测,结果发现预测排位在前20的蛋白质中有多个与疾病相关。特别的,其中有两个G蛋白在治疗靶点数据库(TTD)中显示已作为临床试验的药物靶点。结论:基于SVM和蛋白质序列特征的药物靶点预测方法是有效的,应用该方法预测出的潜在药物靶点能够为发现新的药靶提供参考。 相似文献
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