计算机工程与应用››2023,第59卷››发行(16): 50-62.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2212-0167

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基于生物信息学的蛋白质功能预测研究综述

李昕晖,钱育蓉,岳海涛,胡月,陈嘉颖,冷洪勇,马梦楠  

  1. 1新疆大学 软件学院,乌鲁木齐 830091
    2新疆大学 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室,乌鲁木齐 830046
    三。新疆大学 软件工程重点实验室,乌鲁木齐 830000
    4新疆大学 未来技术学院 合成生物学实验室,乌鲁木齐 830017
    5.新疆大学 生命科学与技术学院 生物工程系,乌鲁木齐 830017
    6北京理工大学 计算机学院,北京 100081
  • 出版日期:2023-08-15 发布日期:2023-08-15

基于生物信息学的蛋白质功能预测综述

李新辉、钱玉荣、岳海涛、胡越、陈嘉莹、冷洪勇、马梦楠  

  1. 1.新疆大学软件学院,乌鲁木齐830091
    2.新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室,新疆大学,乌鲁木齐830046
    3.新疆大学软件工程重点实验室,乌鲁木齐830000
    4.新疆大学未来技术学院合成生物学实验室,乌鲁木齐830017
    5.新疆大学生命科学与技术学院生物工程系,乌鲁木齐830017
    6.北京理工大学计算机科学学院,北京100081
  • 在线:2023-08-15 出版:2023-08-15

摘要:蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白质功能预测中的发展历程;对近年来的蛋白质功能预测方法进行归类与总结,分析各类算法之间的异同;最后对蛋白质功能预测存在的问题进行讨论,并对该领域的未来研究进行展望。

关键词: 蛋白质功能预测, 蛋白质序列, 机器学习, 生物计算, 生物信息学

摘要:蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释。随着蛋白质测序技术的发展,数据库中的蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多样性,蛋白质功能预测任务非常具有挑战性,受到了研究人员的密切关注。本文首先回顾了机器学习在蛋白质功能预测中的发展历史。其次,对近年来的蛋白质功能预测方法进行了分类和总结,并分析了各种算法之间的异同。最后,对蛋白质功能预测中存在的问题进行了讨论,并对该领域的未来研究进行了展望。

关键词: 蛋白质功能预测, 蛋白质序列, 机器学习, 生物计算, 生物信息学