基于SOM算法的蛋白质亚细胞位置预测  

Protein Subcellular Location Prediction Based on Self-Oragnizing Feature Map

作　　者：裴志利[1,2] 陈劲[2,3] 练智超[1] 孔英[4] 梁艳春[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,教育部符号计算和知识工程重点实验室 [2]内蒙古民族大学数学与计算机科学学院,内蒙古通辽028043 [3]内蒙古大学生命科学学院,呼和浩特010021 [4]大连医科大学生物化学与分子生物学系

出　　处：《内蒙古大学学报（自然科学版）》2007年第2期220-224,共5页Journal of Inner Mongolia University：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金重点项目(60433020);国家自然科学基金项目(30400162);吉林省科学技术发展项目(20050705-2);国家教育部博士基金项目(20030183060);吉林大学"985"项目;内蒙古民族大学项目(2004A20)

摘　　要：由于蛋白质的功能与亚细胞位置有关,可以通过预测蛋白质的亚细胞位置来推断蛋白质分子的功能.首先介绍了SOM模型和Batch-Type SOM模型,并用这两个模型分别预测了蛋白质的亚细胞位置,结果表明,使用SOM模型和Batch-Type SOM模型均可以比较准确地预测蛋白质的亚细胞位置;Batch-Type SOM模型在保持预测准确率的同时还可以减少预测的时间.Because the function of proteins, is closely related to its sub-cellular location, the function of protein molecules could be inferred by predicting the sub-cellular location of protein. The model of SOM and model of Batch-Type SOM are discussed,and the sub-cellular location of protein is predicted by these two models. The results of predicting protein sub-cellular by these two model are accorded with the demands,and the predicting time of Batch-Type SOM model is shorter.

关 键 词：蛋白质亚细胞位置 自组织特征映射 聚类分析 批量 数据一致性 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]