蛋白质亚细胞定位

作品数：51被引量：108H指数：5
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相关期刊：《计算机仿真》《山东师范大学学报（自然科学版）》《山东医药》《生物化学与生物物理进展》更多>>
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基于机器学习的蛋白质亚细胞定位预测方法被引量：1
《安徽农业科学》2022年第16期198-204,共7页李佳楠 李卓 滕小华 高兴泉 唐友 
吉林省智慧农业工程研究中心项目;吉林省特色高水平学科新兴交叉学科“数字农业”。
蛋白质亚细胞定位预测有助于了解蛋白质性质和功能,理解蛋白质复杂的生理过程和调控机理,对开发新药物等方面有着很大的促进作用。随着人类在蛋白质组学方面研究的不断深入,蛋白质序列数据量呈指数式增长,单纯依靠传统的试验方法已无法...
关键词：蛋白质 亚细胞定位 机器学习 预测算法 
压缩激励卷积神经网络的蛋白质亚细胞定位
《计算机仿真》2022年第7期461-465,共5页唐浩漾 张小媛 钱萌 王燕 
国家自然科学基金(21977082);陕西省国际合作交流项目(2017KW-013);西安市科技计划资助项目(201805040YD18CG24);陕西省教育厅专项科技计划(18JK0702)。
针对蛋白质类间差异小导致蛋白质亚细胞定位准确率低、速度慢的问题,提出一种基于压缩激励卷积神经网络的蛋白质亚细胞定位算法。通过搭建结合压缩激励模块的深度卷积神经网络,增强网络提取特征的表达能力,有效提取亚细胞图像中具有区...
关键词：压缩激励 卷积神经网络 极限学习机 亚细胞定位 
基于聚类与特征融合的蛋白质亚细胞定位预测被引量：4
《计算机科学》2021年第3期206-213,共8页王艺皓 丁洪伟 李波 保利勇 张颖婕 
国家自然科学基金项目(61461053,61461054)。
蛋白质亚细胞的定位预测不仅是研究蛋白质结构和功能的重要基础,还对了解某些疾病的发病机理、药物设计与发现具有重要意义。然而,如何利用机器学习精准预测蛋白质亚细胞的位置一直是一项具有挑战性的科学难题。针对这一问题,提出了一...
关键词：特征融合 聚类 自相关系数 伪氨基酸组分法 主成分分析法 
基于多标记学习的蛋白质亚细胞定位预测研究综述被引量：2
《信息技术与信息化》2021年第3期112-114,共3页余静 张靖 
确定蛋白质的亚细胞位置对了解胞内蛋白质功能以及药物设计具有重要作用。利用机器学习手段进行蛋白质亚细胞定位预测可以有效弥补传统实验手段耗时费力的不足。有些蛋白质同时存在于多个亚细胞位置中,或者游走于不同亚细胞之间,以实现...
关键词：蛋白质亚细胞 蛋白质序列 多标记学习 特征提取 定位预测 
基于特征融合与平衡数据集的蛋白质亚细胞定位预测研究
《信息技术与信息化》2021年第3期137-139,142,共4页余静 张靖 
确定蛋白质的亚细胞位置对于了解蛋白质的功能以及药物设计具有重要作用。在后基因时代,测序序列呈现爆发式增长,而传统实验手段无法满足海量蛋白质的亚细胞定位需求。将蛋白质亚细胞定位问题引入到机器学习领域可有效解决该难题。本文...
关键词：亚细胞定位预测 蛋白质序列 革兰氏阴性菌 特征融合 MLSMOTE方法 
基于深度学习的蛋白质亚细胞定位预测被引量：3
《计算机应用》2020年第11期3393-3399,共7页王艺皓 丁洪伟 李波 保利勇 张颖婕 
国家自然科学基金资助项目(61461053,61461054)。
针对传统机器学习算法中仍需手工操作表示特征的问题,提出了一种基于堆栈式降噪自编码器(SDAE)深度网络的蛋白质亚细胞定位算法。首先,分别利用改进型伪氨基酸组成法(PseAAC)、伪位置特异性得分矩阵法(PsePSSM)和三联体编码法(CT)对蛋...
关键词：深度学习 特征融合 蛋白质定位 堆栈式降噪自编码器 留一法 
PSO＿BFA优化词袋模型及蛋白质亚细胞定位预测被引量：2
《计算机工程与应用》2020年第1期165-171,共7页胡雪娇 陈行健 赵南 薛卫 
中央高校基本科研业务费专项资金（No.KYZ201668）
提出了一种基于PSO_BFA优化的词袋模型。传统词袋模型有两个重要参数:窗口大小d和字典大小k。结合粒子群算法和细菌觅食算法产生新的PSO_BFA混合优化算法,在PSO进行局部搜索时,加入BFA的复制和迁移行为,得到PSO_BFA的最优解即为窗口大...
关键词：词袋模型 粒子群算法 细菌觅食 亚细胞定位预测 
基于深度学习的蛋白质亚细胞定位算法概述
《科学与信息化》2020年第3期137-138,共2页谭博 
蛋白质亚细胞定位是分子细胞生物学和蛋白质组学的一个重要课题,有助于了解蛋白质的性能和功能。荧光显微镜法是亚细胞定位最常用的方法和手段,常见方法有专家观测荧光图像标注蛋白质、利用形态学特征提取自动识别以及神经网络提取特征...
关键词：蛋白质亚细胞定位 神经网络 多标签分类 
基于Convolutional-LSTM的蛋白质亚细胞定位研究被引量：2
《计算机科学与探索》2019年第6期982-989,共8页王春宇 徐珊珊 郭茂祖 车凯 刘晓燕 
国家自然科学基金Nos.91735306,61671189,61571163,61532014;国家重点研发计划课题No.2016YFC0901902~~
蛋白质亚细胞位置预测研究是目前蛋白质组学和生物信息学研究的重点问题之一。蛋白质的亚细胞定位决定了它的生物学功能,故研究亚细胞定位对了解蛋白质功能非常重要。由于蛋白质结构的序列性,考虑使用序列模型来进行亚细胞定位研究。尝...
关键词：蛋白质亚细胞定位 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆神经网络(LSTM) 分类 
基于SVM的蛋白质亚细胞定位预测被引量：4
《计算机工程与应用》2019年第11期136-141,共6页刘清华 赖裕平 丁洪伟 杨志军 崔晓龙 
国家自然科学基金(No.61461053,No61461054,No.61072079)
首先基于特征融合思想,采用氨基酸组成、熵密度和自相关系数结合的方式构建190维特征向量进行特征表达,与仅考虑氨基酸组成信息的传统方法相比,能更好地表达蛋白质结构信息。然后利用LDA(Linear Discriminant Analysis)方法进行降维,降...
关键词：特征融合 熵密度 自相关系数 线性判别分析(LDA) 支持向量机 
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