收藏本站
《济南大学学报(自然科学版)》 2012年01期
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于组合特征集成的蛋白质相互作用位点预测

崔娟  陈月辉  
【摘要】:运用RBF神经网络预测蛋白质相互作用位点。首先提取序列谱、保守权重、熵值、复合物可及表面积和序列变化率等一系列蛋白质相互作用位点的关键特征。然后应用RBF神经网络以及它们的集成来对这些样本集进行训练与测试。使用10次交叉验证进行训练与测试,创建了4组具有对比性的蛋白质相互作用特征组合。实验中每加入一种新的特征时正确预测率都会相应的提高,特别是加入可及表面积和序列变化率特征时正确率提高幅度更大,表明利用多特征组合,结合RBF神经网络算法进行预测蛋白质相互作用位点的方法是正确有效的。
【作者单位】济南大学信息科学与工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(61070130)
【分类号】:Q51;TP183

【相似文献】
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 徐星;;辽西义县组兽脚类恐龙新材料发现的意义[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展(上册)[C];1999年
2 罗能辉;夏慧萍;;模糊聚类分析在三叶虫纲的目和亚目的分类中的应用[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第十一届年会论文选集[C];2002年
中国重要报纸全文数据库 前4条
1 庄电一;宁夏灵武地下可能有个“恐龙世界”[N];光明日报;2007年
2 吴山青;假化石自然得不出真结论[N];光明日报;2000年
3 袁志勇;我国发现最古老的完整保存的硬骨鱼类化石[N];科技日报;2009年
4 记者 吴晶晶;我国发现“梦幻鬼鱼”化石,出人意料的古老[N];新华每日电讯;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 郑兰平;鲤科盘鮈属(Discogobio)鱼类的系统发育及地理分布格局研究[D];西南林学院;2007年
2 王玉晶;基于禁忌搜索算法的生理信号情感识别研究[D];西南大学;2008年
3 张亚楠;基于数据挖掘算法的蛋白质相互作用及其活性位点研究[D];上海交通大学;2011年
4 刘兵;蛋白质关系抽取中平面特征和结构化信息的研究[D];苏州大学;2011年
5 冯琦;基于SVM的多时相极化SAR影像土地覆盖分类方法研究[D];中国林业科学研究院;2012年
6 崔娟;基于集成神经网络的蛋白质相互作用研究[D];济南大学;2012年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026