典型文献
基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测
文献摘要：
蛋白质-GDP(Guanosine Diphosphate)结合位点的预测对蛋白质功能注释与新药发现有非常重要作用.为了提高预测蛋白质-GDP结合位点的准确度,提出一种基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测方法,使用位置特异性迭代算法进行多序列对比得到位置特异性得分矩阵,通过镜像残基可变滑动窗口方法选取蛋白质序列中每个残基的特征向量,利用CNMW(Clustering NearMiss-2 Weighted)下采样解决数据集正负样本的不平衡问题,最后使用支持向量机进行预测.实验结果显示与传统方法相比,本文方法在马修斯相关系数上有显著提升,表明本文方法的有效性和可行性.
文献关键词：
蛋白质-GDP结合位点;位置特异性得分矩阵;下采样;滑动窗口;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
徐淑坦;王俊豪;陈明
作者机构：
上海海洋大学信息学院,上海201306;农业农村部渔业信息重点实验室,上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]徐淑坦;王俊豪;陈明-.基于序列的蛋白质-GDP结合位点预测)[J].中国医学物理学杂志,2022(11):1425-1430
A类：
Guanosine,Diphosphate,位置特异性得分矩阵,CNMW,NearMiss
B类：
结合位点,点预测,蛋白质功能,功能注释,新药发现,迭代算法,比得,镜像,残基,滑动窗口,蛋白质序列,特征向量,Clustering,Weighted,下采样,正负样本,不平衡问题,马修斯
AB值：
0.253817
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