检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
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]山东师范大学管理科学与工程学院,济南250014 [2]济南大学信息科学与工程学院,济南250022 [3]山东师范大学数学科学学院,济南250014
出 处:《计算机应用研究》2014年第2期321-327,共7页Application Research of Computers
基 金:国家自然科学基金资助项目(61070130);济南大学博士基金资助项目(XBS1318)
摘 要:蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长,研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越重要。为了能够把握该问题的研究状况,从数据集构建、蛋白质特征提取与表示、预测算法设计、算法测试和Web服务的建立等五个方面对蛋白质亚细胞定位预测的研究进行了综述。指出了目前该研究领域需要解决的核心问题及难点问题,分析了当前研究中出现的一些新情况,并对将来的研究方向和研究重点进行了展望。Abstract: Protein subcellular location prediction can promote scientists to determinate protein functions, to reveal how and in what kind of cellular environments proteins interact with each other and with other molecules, to understand the intricate path- ways that regulate biological processes at the cellular level, and to discover the drug targets. With the exponential increase of protein sequences in the post genomic age, the machine learning based protein subcellular location predicting methods are be- coming more and more important. In order to grasp the research focuses on this field, this paper reviewed the research status of this problem from the following five aspects, dataset construction, protein features representation, predicting algorithm design, algorithm testing and Web server building. It pointed out the core and difficult parts in solving this problem, analyzed the prob- lems that had recently arisen, and prospected the research focuses in this field.
关 键 词:蛋白质亚细胞定位预测 特征表示 算法设计 算法测试 WEB服务器
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:3.15.5.184