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1.
基于支持向量机和贝叶斯方法的蛋白质四级结构分类研究   总被引:6,自引:2,他引:4  
用支持向量机和贝叶斯两种方法对蛋白质四级结构进行分类研究。结果表明,基于支持向量机的分类结果最好,其l0CV检验的总分类精度、正样本正确预测率、Matthes相关系数和假阳性率分别为74.2%、84.6%、0.474、38.9%;基于贝叶斯的分类结果没有支持向量机的分类结果好,但其l0CV检验的假阳性率最低(15.9%).这些结果说明同源寡聚蛋白质一级序列包含四级结构信息,同时特征向量的确表示了埋藏在缔合亚基作用部位接触表面的基本信息。  相似文献   
2.
基于支持向量机的蛋白质同源寡聚体分类研究   总被引:14,自引:1,他引:13  
基于支持向量机和贝叶斯方法,从蛋白质一级序列出发对蛋白质同源二聚体、同源三聚体、同源四聚体、同源六聚体进行分类研究,结果表明:基于支持向量机, 采用“一对多”和“一对一”策略, 其分类总精度分别为77.36%和93.43%, 分别比基于贝叶斯协方差判别法的分类总精度50.64%提高26.72和42.79个百分点.从而说明支持向量机可用于蛋白质同源寡聚体分类,且是一种非常有效的方法.对于多类蛋白质同源寡聚体分类,基于相同的机器学习方法(如支持向量机),采用“一对一”策略比“一对多”效果好.同时亦表明蛋白质同源寡聚体一级序列包含四级结构信息.  相似文献   
3.
生物特征识别及研究现状   总被引:14,自引:0,他引:14  
对不同生物特征识别技术作了简要介绍,并对它们的识别原理、特征、应用的优缺点进行了较为详细的论述。对生物特征识别技术的应用前景和发展方向进行了分析。  相似文献   
4.
基于支持向量机融合网络的蛋白质折叠子识别研究   总被引:12,自引:1,他引:11  
在不依赖于序列相似性的条件下,蛋白质折叠子识别是一种分析蛋白质结构的重要方法.提出了一种三层支持向量机融合网络,从蛋白质的氨基酸序列出发,对27类折叠子进行识别.融合网络使用支持向量机作为成员分类器,采用“多对多”的多类分类策略,将折叠子的6种特征分为主要特征和次要特征,构建了多个差异的融合方案,然后对这些融合方案进行动态选择得到最终决策.当分类之前难以确定哪些参与组合的特征种类能够使分类结果最好时,提供了一种可靠的解决方案来自动选择特征信息互补最大的组合,保证了最佳分类结果.最后,识别系统对独立测试样本的总分类精度达到61.04%.结果和对比表明,此方法是一种有效的折叠子识别方法.  相似文献   
5.
蛋白质的亚细胞定位与蛋白质的功能密切相关,其定位预测有助于人们了解蛋白质功能.文章提出一种分段伪氨基酸组成成分特征提取方法,采用支持向量机算法对Chou构建的两个蛋白质亚细胞定位数据集(C2129,CS2423)进行了分类研究,并采用总分类精度Q3、内容平衡精度指数Q9等参数评估预测分类系统性能.预测结果表明,基于分段伪氨基酸组成成分特征提取方法的预测性能,优于基于完整蛋白质序列的伪氨基酸组成成分特征提取方法.例如,基于分段矩描述子伪氨基酸组成成分特征提取方法,数据集C2129的Q3和Q9分别为84.7%和60.8%,比基于完整蛋白质序列的矩描述子伪氨基酸组成成分特征提取方法分别提高1.8和2.2个百分点,且Q3比现有Xiao等人的方法提高了9.1个百分点.基于分段伪氨基酸组成成分特征提取方法构成的特征向量不仅包含残基之间的位置信息,而且还包含蛋白质子序列之问的耦合信息,另外蛋白质分段子序列可能和蛋白质的功能域有一定的联系,从而使这一方法能够有效地预测蛋白质亚细胞定位.  相似文献   
6.
基于氨基酸组成分布的蛋白质同源寡聚体分类研究   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
基于一种新的特征提取方法——氨基酸组成分布,使用支持向量机作为成员分类器,采用“一对一”的多类分类策略,从蛋白质一级序列对四类同源寡聚体进行分类研究。结果表明,在10-CV检验下,基于氨基酸组成分布,其总分类精度和精度指数分别达到了86.22%和67.12%,比基于氨基酸组成成分的传统特征提取方法分别提高了5.74和10.03个百分点,比二肽组成成分特征提取方法分别提高了3.12和5.63个百分点,说明氨基酸组成分布对于蛋白质同源寡聚体分类是一种非常有效的特征提取方法;将氨基酸组成分布和蛋白质序列长度特征组合,其总分类精度和精度指数分别达到了86.35%和67.23%,说明蛋白质序列长度特征含有一定的空间结构信息。  相似文献   
7.
蛋白质相互作用研究有助于揭示生命过程的许多本质问题,也有助于疾病预防、诊断,对药物研制具有重要的参考价值。文章首先构建出蛋白质作用数据库,提出分段氨基酸组成成分特征提取方法来预测蛋白质相互作用。10CV检验下,基于支持向量机的3段氨基酸组成成分特征提取方法的预测总精度为86.2%,比传统的氨基酸组成成分方法提高2.31个百分点;采用Guo的数据库和检验方法,3段氨基酸组成成分特征提取方法的预测总精度为90.11%,比Guo的自相关函数特征提取方法提高2.75个百分点,从而表明分段氨基酸组成成分特征提取方法可有效地应用于蛋白质相互作用预测。  相似文献   
8.
寡聚蛋白质广泛地参与多种生命活动,对其预测研究有重要的意义。文章从蛋白质序列出发,提出多策略滑动伸缩窗特征提取方法,采用“ 一对一”的多类分类策略,对蛋白质同源寡聚体进行预测研究。结果表明,在Jackknife检验下,基于支持向量机的多策略滑动伸缩窗特征和氨基酸组成成分构成的特征集在加权情况下,其总分类精度最高达到了75.37%,比单纯的氨基酸组成成分法提高10.05%,比参考文献最好特征BG_Zhang提高了3.82%。 说明多策略滑动伸缩窗特征提取方法对于蛋白质同源寡聚体分类,是一种非常有效的特征提取方法。  相似文献   
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