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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039
出 处:《计算机工程与应用》2009年第16期50-52,59,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家教育部博士点基金(No.200403057002);安徽大学研究生创新项目(No.20073056);安徽省高校青年基金(No.2007jql140);安徽省高校自然科学研究一般项目(No.KJ2007B066)~~
摘 要:蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一样。通过提取蛋白质序列谱、保守性和残基熵,提出了特征融合技术对蛋白质相互作用位点进行研究,采用SVM构建三种预测器,分别对各种不同的特征加以验证,实验结果表明了基于特征融合方法的有效性和正确性。Prediction of protein-protein interaction sites provides the key dues to understand the function of a protein and drug design.However,many different features of protein provide much information for the prediction of protein-protein interaction sites, especially protein-protein evolution information,residues sequence neighbor list and residues space neighbor list.Different features are not the same for prediction of protein-protein interaction sites.Choosing protein profile of sequence alignment,residues conserved score and residue entropy,suggesting the technology of protein features amalgamation to predict protein-protein interaction sites.This paper adopts SVM to construct three predictors which validate them with different features as input vector, the experiments show the validation and correctness of the method based on feature amalgamation.
关 键 词:蛋白质相互作用位点 蛋白质特征 序列谱 残基保守性 残基熵 支持向量机
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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