| 基于支持向量机的多类凋亡蛋白亚细胞位置预测 |
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| 引用本文： | 陈颖丽,李前忠,樊国梁,杨科利.基于支持向量机的多类凋亡蛋白亚细胞位置预测[J].内蒙古大学学报(自然科学版),2008,39(2):159-165. |
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| 作者姓名： | 陈颖丽 李前忠 樊国梁 杨科利 |
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| 作者单位： | 内蒙古大学理工学院物理系,呼和浩特,010021 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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内蒙古自然科学基金
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内蒙古优秀学科带头人项目 |
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| 摘 要： | 基于支持向量机,以全部和局部氨基酸序列的n肽组分、序列的亲疏水性分布等五种特征提取方法构成特征向量表示蛋白质序列,对六类细胞凋亡蛋白的亚细胞位置进行预测.结果表明,基于氨基酸二肽组成成分构成的特征向量集(以符号DIPE表示)的预测结果高于其它四种特征向量集的预测结果,在Jackknife检验下,总预测成功率达到了89.3%;与现有的方法比较,发现对于Mitochondrial类凋亡蛋白,支持向量机方法有更好的预测效果.
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| 关 键 词： | 细胞凋亡蛋白 支持向量机 肽组分 亲疏水性分布 |
| 文章编号： | 1000-1638(2008)02-0159-07 |
| 修稿时间： | 2007年3月14日 |
Prediction of Multi-Class Subcellular Locations of Apoptosis Proteins Using Support Vector Machines |
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| CHEN Ying-li,LI Qian-zhong,FAN Guo-liang,YANG Ke-li.Prediction of Multi-Class Subcellular Locations of Apoptosis Proteins Using Support Vector Machines[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Neimongol,2008,39(2):159-165. |
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| Authors: | CHEN Ying-li LI Qian-zhong FAN Guo-liang YANG Ke-li |
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