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基于组合特征集成的蛋白质相互作用位点预测  
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【英文篇名】 Prediction of Protein-Protein Interaction Sites Based on Feature Combination Integration
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【作者】 崔娟; 陈月辉;
【英文作者】 CUI Juan; CHEN Yue-hui(School of Information Science and Engineering; University of Jinan; Jinan 250022; China);
【作者单位】 济南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 济南大学学报(自然科学版) , Journal of University of Jinan(Science and Technology), 编辑部邮箱 2012年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 蛋白质相互作用位点; 特征; 神经网络; 集成;
【英文关键词】 protein interaction site; feature; neutral network; integration;
【摘要】 运用RBF神经网络预测蛋白质相互作用位点。首先提取序列谱、保守权重、熵值、复合物可及表面积和序列变化率等一系列蛋白质相互作用位点的关键特征。然后应用RBF神经网络以及它们的集成来对这些样本集进行训练与测试。使用10次交叉验证进行训练与测试,创建了4组具有对比性的蛋白质相互作用特征组合。实验中每加入一种新的特征时正确预测率都会相应的提高,特别是加入可及表面积和序列变化率特征时正确率提高幅度更大,表明利用多特征组合,结合RBF神经网络算法进行预测蛋白质相互作用位点的方法是正确有效的。
【英文摘要】 This paper used the RBF neural network to predict protein-protein interaction sites.First,a series of features that can represent protein interaction sites,including sequence profiles,entropy,conservation weight,complex accessible surface area,sequence variability and so on,were extracted.Then,RBF neural network and their integrated approaches were applied to train and test these sample sets.In experiments,ten times cross-validation were used to predict the four sets of data respectively.The accuracy of pre...
【基金】 国家自然科学基金(61070130)
【更新日期】 2011-12-28
【分类号】 Q51;TP183
【正文快照】 蛋白质是生物体内最重要的组成成分之一,是生物功能的主要体现者和执行者,例如,酶的催化、信号传导、物质运输和免疫反应等[1]。因此,研究并且掌握蛋白质之间的相互作用对于解释各种各样的生物功能将是至关重要的。研究蛋白质相互作用的原理,首先要寻找一个蛋白质分子的哪些部?

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