ESLpred公司

ESLpred:基于SVM的真核蛋白质亚细胞定位方法,使用二肽组成和PSI-BLAST。蛋白质亚细胞定位的自动预测是基因组功能注释的重要步骤。现有的亚细胞定位预测方法都是基于蛋白质的氨基酸组成或N端特性。本文利用支持向量机(SVM)对真核生物蛋白质的氨基酸组成、二肽组成和理化性质等不同特征进行亚细胞定位预测。基于二肽组成的支持向量机模块性能优于基于氨基酸组成或理化性质的支持向量机模块。此外,PSI-BLAST也被用来根据蛋白质数据集(实验注释蛋白质)搜索查询序列,以预测其亚细胞位置。为了提高预测精度,我们开发了一个利用蛋白质所有特征的杂交模型,它由458个维度的输入向量组成(400个二肽组成,33个属性,20个蛋白质氨基酸组成,5个来自PSI-BLAST输出)。利用这种杂交方法,核蛋白、细胞质蛋白、线粒体蛋白和细胞外蛋白的预测准确率分别达到95.3%、85.2%、68.2%和88.9%。基于氨基酸组成、理化性质、二肽组成和混合方法的支持向量机模型的总体预测精度分别为78.1%、77.8%、82.9%和88.0%。所有模块的准确性采用5倍交叉验证技术进行评估。给出一个可靠指标(可靠度指数≥3),预测精度达96.4%,预测精度达73.5%。基于上述方法,开发了一个在线web服务器ESLpred,其网址为http://www.imtech.res.in/raghava/ESLpred/。


zbMATH参考文献(20篇文章引用)

显示第1到第20个结果,共20个。
按年份排序(引用)

  1. 邱文英;李文英;李珊珊;崔晓雯;俞昭敏;王明辉;杜俊伟;彭彦军;俞斌:通过将伪位置特异性评分矩阵纳入周氏伪氨基酸组成预测蛋白质亚软骨位置(2018)
  2. Ali,Farman;Hayat,Maqsood:使用混合特征空间识别细胞外基质蛋白质的机器学习方法(2016)
  3. Arango Argoty,G.A.;Jaramillo Garzón,J.A.;Castellanos Domínguez,G.:用于预测革兰氏阴性细菌蛋白质亚细胞定位的统计接触电位和小波变换的特征提取(2015)
  4. Wang,Jim Jing Yan;Gao,Xin:最大最小距离非负矩阵分解(2015)
  5. Bakhtiarizadeh,Mohammad Reza;Moradi Shahrbaak,Mohammad;Ebrahimi,Mansour;Ebrahimie,Esmaeil:神经网络和支持向量机分类器准确预测脂质结合蛋白,不考虑序列同源性(2014)
  6. 胡银霞;李通华;孙江明;唐胜南;熊文伟;李大鹏;陈冠岩;丛培生:基于定位基元的革兰氏阳性细菌蛋白质亚细胞定位预测(2012)
  7. Zakeri,Pooya;Moshiri,Behzad;Sadeghi,Mehdi:基于不同序列特征数据融合的蛋白质亚软骨位置预测(2011)
  8. 基于线性相互作用和非LAPS-Wijar方法的非线性相互作用模型和WIJARNE-2010ioport公司
  9. Wang,Tong;Xia,Tian;Hu,Xiao ming:用于预测膜蛋白类型的保几何投影算法(2010)
  10. Blum,Torsten;Briesemeister,Sebastian;Kohlbacher,Oliver:Multiloc2:整合系统发育学和基因本体论术语改进亚细胞蛋白质定位预测(2009)ioport公司
  11. 杜普峰;曹圣娇;李彦达:亚氯酸:用伪氨基酸组成预测蛋白质亚叶绿体位置和证据理论(K)-最近邻(ET-KNN)算法(2009)
  12. Kumar,Manish;Raghava,Gajendra P.S.:使用SVM和HMM模型预测核蛋白(2009)ioport公司
  13. 徐倩;胡,郝德瑞克;薛,洪;余,魏川;杨强:半监督蛋白质亚细胞定位(2009)ioport公司
  14. 张,李;廖,波;李大超;朱,文:一种基于支持向量机的细胞凋亡蛋白亚细胞定位预测的新方法(2009)
  15. Shah,Anuj R.;Oehman,Christopher S.;Harper,Jill;Webb Robertson,Bobbie Jo M.:整合亚细胞定位以改进真核生物远程同源性检测的机器学习模型(2007)
  16. 沈尧青;伯格,格特劳德:“联合与征服”:通过整合多种专业工具增强蛋白质亚细胞定位的预测(2007)ioport公司
  17. Tamura,Takeyuki;Akutsu,Tatsuya:利用氨基酸组分比对块序列的支持向量机预测蛋白质的亚细胞位置(2007)ioport公司
  18. Kim,Jong-Kyoung;Bang,Sung Yang;Choi,Seungjin:预测蛋白质亚细胞定位的序列驱动特征(2006)
  19. 高庆斌;王正志:用最近特征线和可调最近邻法预测蛋白质亚细胞位置(2005)
  20. Bhasin,Manoj;Raghava,G.P.S.:Eslpred:基于SVM的真核蛋白质亚细胞定位方法,使用二肽组成和PSI-BLAST。(2004年)ioport公司