基于多信息融合识别核定位蛋白

发布时间：2021-12-11 00:08

　　细胞核是真核细胞内最重要的细胞器,它是基因复制、RNA转录的中心,是细胞活动的控制中心。蛋白质的功能与蛋白质在细胞内的位置密切相关,因此,如何从大量蛋白质中精确地识别出核定位蛋白非常重要。本文构建了核定位蛋白和非核定位蛋白数据集,选取氨基酸序列N端单肽组分信息、蛋白质骨架二肽组分信息、氨基酸指数信息、蛋白质相互作用信息及基因本体注释信息为特征信息,并对特征信息进行融合,利用支持向量机算法对构建的数据集进行预测,在5-折交叉检验下总预测成功率达到89.11%。 

【文章来源】：内蒙古农业大学学报(自然科学版). 2020,41(01)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 数据集
    1.2 特征提取
        1.2.1蛋白质相互作用信息
        1.2.2 氨基酸序列N端组分信息
        1.2.3 蛋白质骨架信息
        1.2.4 氨基酸指数信息
        1.2.5 基因本体注释信息
    1.3 支持向量机算法
    1.4 算法评价
2 结果与讨论
    2.1 特征向量参数选取
    2.2 预测结果
        2.2.1 单特征预测结果
        2.2.2 融合特征预测结果
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于直接和间接PPI信息预测人类核蛋白亚核定位[J]. 王雷,王颜超,辛润,徐嘉良,李前忠.  内蒙古大学学报(自然科学版). 2014(05)
[2]一种基于GO分子功能信息的序列编码辅助预测亚细胞定位方法[J]. 沈金城,张松,孙之荣.  科学通报. 2007(13)
[3]信号肽假说的提出及证实——1999年诺贝尔生理学医学奖获得者Günter Blobel简介[J]. 叶方寅.  国外医学(分子生物学分册). 1999(06)



本文编号：3533646