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卡瓦西;贝扎德·莫西里;梅迪·萨德吉;巴巴克·N·阿拉比。;穆萨维·莫瓦赫迪（Ali Akbar Moosavi-Movahedi）

通过PSSM融合不同模式的伪氨基酸组成而形成的蛋白质折叠分类器。 （英语） Zbl 1403.92209号

计算。生物化学。 35，第1期，1-9期（2011年）。
摘要：蛋白质的功能与其与周围环境包括其他蛋白质的化学反应有关。另一方面，这取决于蛋白质的空间形状和三级结构以及其组成成分在空间中的折叠。仅利用从蛋白质序列中提取的信息来正确识别蛋白质结构域折叠是当前计算生物学中一项复杂而有争议的任务。本文介绍了一种基于从蛋白质一级结构中提取特征信息量的组合分类器，以解决这一难题。在我们提出的双层结构的第一阶段，有几个分类器，每个分类器都使用不同的基于序列的特征向量进行训练。除了在类似研究中应用预测的二级结构、疏水性、范德华体积、极性、极化率和伪氨基酸组成向量的不同维度之外，本研究还使用了位置特异性评分矩阵（PSSM）来提高正确分类率（CCR）。利用与SCOP的27个著名折叠相关的训练数据集的K-fold交叉验证，使用每个证据理论K-NN分类器的28维概率输出向量来确定每个折叠类中用于识别的相应特征的信息含量或熟练度。在第二阶段，使用Sugeno模糊积分算子对测试数据集的分类器输出进行融合，以更好地决策目标折叠类。利用每个折叠类中每个分类器的经验因子计算模糊积分算子的权重。这些结果有可能对每个特征在查询蛋白目标类中的有效性进行更深入的解释。

引用于4文件

MSC公司：

92D20型 蛋白质序列，DNA序列
92C40型 生物化学、分子生物学

关键词：

基于序列的特征;位置特定评分矩阵;信息内容;蛋白质折叠分类;组合分类器

软件：

LOCSVMPSI公司;信号-CF;PSI-爆炸;欧盟-mPLoc;专业;爆炸;ProtIdent公司;工厂-mPLoc;Memtype-2L型;KNOTTIN公司;GPCR-GIA公司;GenThreader公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Kavousi}等人，计算。生物化学。35，编号1，1--9（2011；Zbl 1403.92209）
全文： 内政部

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