典型文献
抗微生物肽机器学习预测算法综述
文献摘要：
传统抗微生物肽识别分析主要通过实验手段进行,效率低,耗费较多人力物力.最新的抗微生物肽识别方法是将计算机技术和生物信息学相结合,通过机器学习方法进行大数据挖掘分析,从大量的多肽序列数据里面预测抗微生物肽,从而加快抗微生物肽的识别.收集并分类整理了近10年来计算机辅助抗微生物肽识别的研究文献,从中梳理出抗微生物肽的主要数据资源、抗微生物肽识别的特征工程、抗微生物肽的机器学习预测算法和抗微生物肽的回归分析方法.同时,进一步对机器学习算法的模型性能评估方法进行综述,总结其中存在的不足并展望了未来的发展方向.
文献关键词：
抗微生物肽;生物信息学;生物医学大数据;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
刘明友;刘红美;张招方;朱映雪;黄健
作者机构：
贵州医科大学生物与工程学院 贵阳 550025;电子科技大学生命科学与技术学院 成都 610041;泰禾云工程咨询有限公司 贵阳 550081
文献出处：
引用格式：
[1]刘明友;刘红美;张招方;朱映雪;黄健-.抗微生物肽机器学习预测算法综述)[J].电子科技大学学报,2022(06):830-840
A类：
抗微生物肽
B类：
机器学习预测,预测算法,识别分析,实验手段,耗费,人力物力,计算机技术,机器学习方法,大数据挖掘,挖掘分析,多肽,肽序列,序列数据,里面,分类整理,计算机辅助,中梳,要数,数据资源,特征工程,回归分析方法,机器学习算法,模型性能,性能评估,生物医学大数据
AB值：
0.248538
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