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洛丽斯·南尼;谢丽尔·勃拉纳姆;亚历山德拉·卢米尼

用于蛋白质分类的高性能PseAAC集和基于序列的描述符。 （英语） Zbl 1407.92103号

J.西奥。生物。 266，第1期，第1-10页（2010年）.
摘要：研究可靠的蛋白质自动分类系统对几个领域都很重要，包括寻找新药和疫苗。过去十年中，在开发可靠的蛋白质分类系统方面取得了一些进展。人们特别感兴趣的是探索从蛋白质中提取特征的新方法，以增强对给定问题的分类。然而，迄今为止开发的大多数方法仅在一个或两个应用领域进行了评估。还没有探索出能够很好地跨多个应用领域和数据集进行推广的方法。本研究的目的是找到一种通用方法，或一组方法，能够很好地处理不同的蛋白质分类数据集和问题。
为此，我们评估了几种用于从蛋白质的氨基酸序列开始表示蛋白质的特征提取方法，以及使用分类器集成（支持向量机）的不同特征描述符组合。在我们的实验中，使用九个不同的数据集比较了十多个不同的蛋白质描述符。我们使用盲测试协议开发我们的系统，其中系统的参数使用一个数据集进行优化，然后使用其他数据集进行验证（每个数据集依此类推）。虽然不同的独立分类器在某些数据集上运行良好，而在其他数据集上则不然，但我们发现不同方法之间的融合在所有测试数据集上都获得了良好的性能，尤其是在使用加权和规则时。
在我们的特征描述符组合中，引入了两个新的描述符，一个基于小波，另一个基于氨基酸基团。使用我们的系统，两者都优于其标准实现。我们还将简单氨基酸组成（AC）和二肽组成（2G）作为基线，因为它们广泛用于蛋白质分类。我们提出的方法优于AC和2G。

引用于4文件

MSC公司：

92D20型 蛋白质序列，DNA序列
68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

蛋白质分类;机器学习;分类器集成、支持向量机

软件：

Gpos PLoc公司;Gneg-mPLoc公司;AA索引;信号-CF;毒株Pred;GPCR-GIA公司;Memtype-2L型;ProtIdent公司;病毒定位;位置传感器;GPCR-CA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Nanni}等人，J.Theor。生物266，第1号，1--10（2010；Zbl 1407.92103）
全文： DOI程序 哈尔

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