基于特征选择和支持向量机的HIV-1型蛋白酶剪切位点预测

发布时间：2018-01-20 15:55

本文关键词： 生物物理学剪切位点预测特征选择最小冗余最大相关支持向量机　出处：《吉林大学学报(工学版)》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高HIV-1型蛋白酶剪切位点的预测准确性,提出一种基于特征选择和支持向量机的剪切位点预测模型。首先,通过对5830个样本的HIV-1型蛋白酶剪切位点数据集进行分析,根据最小冗余最大相关理念,采用可自动终止法选择剪切位点的特征向量;然后,将特征向量输入到支持向量机进行学习和训练,建立HIV-1型蛋白酶剪切位点的分类模型;最后,采用Matlab 2014的仿真工具箱进行仿真测试。实验结果表明:本文模型在特征最少的条件下,剪切位点预测精度优于参比模型及文献报道,且所选择的特征向量具有较好的可解释性及生物学意义。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of HIV-1 protease shear site prediction, a new shear site prediction model based on feature selection and support vector machine (SVM) was proposed. Based on the analysis of HIV-1 type protease shear site data set of 5830 samples, according to the minimum redundancy and maximum correlation concept, the feature vector of shear site is selected by automatic termination method. Then, the feature vector is input into support vector machine for learning and training, and the classification model of HIV-1 type protease shearing sites is established. Finally, Matlab 2014 simulation toolbox is used for simulation test. The experimental results show that the prediction accuracy of shear site is better than that of reference model and literature reports under the condition of the least characteristic. The selected feature vectors have good interpretability and biological significance.
【作者单位】：湖南农业大学湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室;湖南农业大学植物病虫害生物学与防控湖南省重点实验室;
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金项目(20124320110002) 长沙市科技计划项目(K1406018-21)
【分类号】：R373;TP18
【正文快照】： 0引言获得性免疫缺陷综合症(Acquired immunedeficiency syndrome,AIDS)由感染人类免疫缺陷病毒(Human immunodeficiency virus,HIV)引起。HIV病毒包含两型,在人类中传播的主要是HIV-1型。HIV-1蛋白酶对HIV-1病毒的复制必不可少,高效HIV-1蛋白酶抑制剂是当前临床治疗艾滋病的

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