iLoc动物

iLoc动物:一个用于预测动物蛋白质亚细胞定位的多标记学习分类器。预测蛋白质的亚细胞定位是一个具有挑战性的问题,特别是当查询蛋白质具有多个标签特征时,即它们可能同时存在于两个或多个不同的亚细胞定位点上,或在两个或多个不同的亚细胞定位点之间移动。现有的方法大多只能处理单标记蛋白。实际上,多标记蛋白质不应被忽视,因为它们通常具有一些值得深入研究的特殊功能。通过引入“多标记学习”方法,一种新的预测因子iLoc-Animal已经被开发出来,可以用来处理包含单标签和多标签动物(后生动物除外人类)蛋白质的系统。同时,为了严格衡量多指标系统的预测质量,引入了五个指标;它们是“绝对正确”、“绝对错误”(或汉明损失)、“准确性”、“精确性”和“回忆”。作为证明,在iLoc动物的一个基准数据集上进行了刀切交叉验证,动物蛋白质分为以下20个位置:(1)顶体,(2)细胞膜,(3)中心粒,(4)中心体,(5)细胞皮层,(6)细胞质,(7)细胞骨架,(8)内质网,(9)内质体,(10)细胞外,(11) 高尔基体,(12)溶酶体,(13)线粒体,(14)黑素体,(15)微粒体,(16)细胞核,(17)过氧化物酶体,(18)质膜,(19)纺锤体,和(20)对于这样一个复杂的系统,iLoc动物对上述五项指标所取得的结果是相当令人鼓舞的,这表明该预测因子可能成为这一领域的一个有用的工具,我们注意到多标记方法和严格的测量方法在这一领域中的应用是不可忽视的entmetrics也可以用来研究分子生物学中的许多其他多标记问题,iLoc Animal作为一个用户友好的web服务器,可以在网站上免费访问。


zbMATH中的参考文献(参考文献20条)

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按年份排序(引用)

  1. 屁股,艾哈迈德·哈桑;拉苏尔,努曼;Khan,Yaser Daanial:通过将基于统计矩的特征纳入Chou的PseAAC(2019年),预测抗氧化蛋白质
  2. 侯赛因,瓦卡尔;汗,亚瑟·达尼尔;拉苏尔,努曼;可汗,谢尔·阿夫扎尔;周国琛:Sprenlc PseAAC:基于序列的模型,通过Chou的5步规则和通用PseAAC来识别蛋白质中的s-prenylization位点(2019年)
  3. 沈,沂南;唐继军;郭飞:结合进化和理化信息识别蛋白质亚细胞定位(2019)
  4. 田宝光;吴雪;陈,程;邱文英;马、秦;于斌:融合不同的周氏伪成分并使用小波去噪方法预测蛋白质-蛋白质相互作用(2019)
  5. 程、香;晓萱;Chou,Kuo Chen:pLoc逯bal-mGneg:通过准平衡训练数据集和通用PseAAC预测革兰氏阴性细菌蛋白质的亚细胞定位(2018)
  6. 梅,娟;傅易;赵,季:用特征选择和周的一般伪氨基酸组成分析和预测离子通道抑制剂(2018)
  7. 张胜利;段欣:用过采样方法预测蛋白质亚细胞定位和周氏通用PseAAC(2018)
  8. 贾建华;刘、子;晓萱;刘炳祥;周国臣:pSuc赖氨酸:用PseAAC和集合随机森林法预测蛋白质中赖氨酸琥珀酰化位点(2016)
  9. 焦亚森;杜步峰:利用周氏伪氨基酸组成的一般形式预测高尔基体驻留蛋白类型:最小冗余最大相关特征选择方法(2016)
  10. 焦亚森;杜步峰:利用伪氨基酸组成预测高尔基体驻留蛋白类型:具有位置特异性物理化学性质的方法(2016)
  11. 戈尔扎里,法希姆;Jalili,Saeed:VR-BFDT:蛋白质功能预测的基于方差缩减的二元模糊决策树归纳法(2015)
  12. 寇,高山;冯永娥:基于化学位移的二次判别算法识别五种简单的超二级结构(2015)
  13. 韩国胜;于祖国;Anh,Vo:通过将氨基酸分类和理化性质纳入Chou's PseAAC的一般形式来预测膜蛋白类型的两阶段支持向量机方法(2014)
  14. 里昂,詹姆斯;比斯瓦,尼拉;夏尔玛,阿洛克;西藏,阿布多拉;Paliwal,Kuldip K.:利用核化动态时间规整法对氨基酸残基进行蛋白质折叠识别(2014)
  15. 塔希尔,穆罕默德;汗,阿西夫拉;Kaya,Hüseyin:人类和仓鼠细胞系中的蛋白质亚细胞定位:使用荧光显微镜图像的局部三元模式(2014)
  16. 冯鹏绵;丁辉;陈伟;林浩:利用特征选择识别噬菌体病毒蛋白的天真贝叶斯分类器(2013)
  17. 黄超;袁景琦:通过周氏伪氨基酸组成的三种不同模式预测单位点和多位点蛋白质亚叶绿体位置(2013)
  18. 潘、陆路;王、余;胡建辉;丁肇堂;李,陈:中国山茶硬脂酰酰基载体蛋白去饱和酶基因密码子使用特征分析(2013)
  19. 拉希米,阿米尔;Madadkar Sobhani,阿明;图瑟卡尼,鲁兹贝;Goliaei,Bahram:功能特异性3D基序在根据EC编号进行酶分类中的功效(2013)
  20. 晓萱;闵建良;王璞;周国臣:iCDI-PseFpt:用PseAAC和分子指纹识别细胞网络中的通道-药物相互作用(2013)