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《生物信息学》 2009年04期
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基于支持向量机的蛋白质相互作用识别

陆林英  魏雅卓  崔颖  孙平平  马雅楠  马志强  
【摘要】:支持向量机(SVM)是广泛应用于各个领域的分类算法,包括生物信息学。本研究应用SVM作为蛋白质相互作用的分类算法,所用蛋白质相互作用数据下载于墨尼黑生物信息学中心的酿酒酵母数据集,包含有6 736条蛋白质,其中相互作用的有4 837对,不相互作用的有9 674对。提取蛋白质主要结构的电荷和等电位点特征,并应用SVM分类算法对此进行了分类。结果显示,分类的正确率在60%左右,但是较系统发育谱法还是获得了较高的分类正确率。

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 夏艳军;蛋白质相互作用数据库系统的构建及其应用[D];湖南农业大学;2010年
【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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2 吴迪;基于SVM分类器的分步定位算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
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10 冯青;基因微阵列数据的SVM分类器优化方法[D];东北师范大学;2010年
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