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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,可在http://www.imtech.res.in/raghava/eslpred/。


zbMATH中的参考文献(参考文献20条)

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