基于多信息融合的蛋白质翻译后修饰位点预测研究
【文章页数】:80 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图2-1蛋白质序列中氨基酸之间的紧邻相关模式图
青岛科技大学研究生学位论文92011202011,120,2120kkukkffpf(2-4)是权重因子,设置为0.05。f是蛋白质序列中第个氨基酸的出现频率。k是第k级序列相关因子,如图2-1所示。图2-1蛋白质序列中氨基酸之间的紧邻相关模式图Fig.2-1Proteinseq....
图3-1SulSite-GTB预测模型的流程图
基于多信息融合的蛋白质翻译后修饰位点预测研究32图3-1SulSite-GTB预测模型的流程图Fig.3-1FlowchartoftheSulSite-GTBpredictionmethodSulSite-GTB方法的步骤描述为:(1)获取训练数据集和独立测试集,S-亚磺酰化和非....
图3-2训练数据集S-亚磺酰化和非S-亚磺酰化的序列标识对比图
青岛科技大学研究生学位论文33置于片段序列的中间,侧翼氨基酸的位置描述在-10至+10的范围内,分析的结果如图3-2所示。图3-2训练数据集S-亚磺酰化和非S-亚磺酰化的序列标识对比图Fig.3-2ComparisonofsequenceidentificationofS-sul....
图3-3训练集关于不同特征的预测结果
基于多信息融合的蛋白质翻译后修饰位点预测研究36训练数据集关于不同特征提取算法的预测结果如表3-3所示。此外,本文还使用ROC和PR曲线,比较在不同特征提取算法下预测模型的鲁棒性[32]。图3-3是训练集在八种特征提取方法下得到的ROC曲线和PR曲线。从表3-3中可以看出,使用二....
本文编号:3978577
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