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基于序列和结构特征的蛋白质自由能预测  
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【英文篇名】 Protein Free Energy Prediction based on Sequence and Structure Features
【下载频次】 ★★☆
【作者】 鲁帮力; 陈庆锋; 江家文; 罗海琼;
【英文作者】 LU Bangli; CHEN Qingfeng; JIANG Jiawen; LUO Haiqiong; School of Computer; Electronics and Information in Guangxi University; State Key Laboratory for Conservation and Utilization of Subtropical Agrobioresources; Guangxi University; School of Information and Management; Guangxi Medical University;
【作者单位】 广西大学计算机与电子信息学院; 广西大学亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室; 广西医科大学信息与管理学院;
【文献出处】 广西科学 , Guangxi Sciences, 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 蛋白质交互; 自由能; 特征选择; 回归模型;
【英文关键词】 protein interaction; free energy; feature selection; regression model;
【摘要】 【目的】蛋白质自由能不仅能准确地反应蛋白质的交互,而且对药物设计有巨大帮助。因此,选择建立精确的蛋白质自由能回归模型是非常有必要的。【方法】收集135对蛋白质复合物并计算600个特征,通过最小冗余最大相关(mRMR)选择与蛋白质自由能显著相关的特征并去除冗余特征,从而得到最小冗余最大相关的特征集,用筛选后的特征建立6种回归模型,并对选择后的特征进行移除对比分析特征的重要性;最后通过10折交叉验证对比得到最佳模型,预测蛋白质自由能。【结果】相对于其它方法,本研究所建立的模型在预测135对蛋白质复合物的性能,相对于其它方法有着较高的相关系数和较低平均绝对误差。【结论】本实验所用方法比其他方法选出的模型有更好的预测精度。
【英文摘要】 【Objective】Protein free energy not only can accurately reflect the protein interaction,but also can be a great help to drug design and disease treatment.Therefore,it is necessary to establish an accurate regression model of protein free energy.【Methods】In this article,135 proteins complexes were collected and 600 features were calculated.Minimum redundancy maximum relevance algorithm was used to select features which were significantly related to protein free energy and removed redundant features.This was a...
【基金】 国家自然科学基金项目(61363025); 广西自然科学基金重点项目(2013GXNSFDA019029)资助
【更新日期】 2017-07-12
【分类号】 O212.1;Q51
【正文快照】 (1.广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004;2.广西大学亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室,广西南宁530004;3.广西医科大学信息与管理学院,广西南宁530021)(1.School of Computer,Electronics and Information in Guangxi University,Nanning,Guangxi,530004,C

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