甲胎蛋白

AFPPRED:从序列衍生特性预测抗冻蛋白的随机森林方法。一些生活在极低温度下的生物可以产生一些特殊的物质,称为“抗冻蛋白”(AFP),它可以防止细胞和体液冻结。AFPS存在于脊椎动物、无脊椎动物、植物、细菌、真菌等。虽然AFPs具有共同的功能,但它们在序列和结构上显示出高度的多样性。因此,基于序列相似性的搜索方法常常无法预测序列数据库中的AFP。在这项工作中,我们报告了一个随机森林方法“AFP PRED”预测抗冻蛋白的蛋白质序列。AFP PRED训练的数据集包含300个AFPS和300个非AFP,并测试数据集包含181个AFPS和9193个非AFPS。AFP PRED从训练中获得81.33%的准确度,从测试获得83.38%。AFP PRED的性能与BLAST和HMM进行了比较。预测蛋白的高预测精度和成功预测表明AFP PRED可以从序列信息中识别抗冻蛋白,无论它们的序列相似性如何,是一种有用的方法。


ZBMaCT中的参考文献(24篇文章中引用)

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按年份排序(引文
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  3. 程,Xiang;萧,Xuan;Chou,阔晨:PLOCHI-BAL-MGNEG:拟平衡训练数据集和普通PseAAC(2018)预测革兰氏阴性细菌蛋白的亚细胞定位
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  15. Jahandideh,Samad;MaHDavi,Abbas:RfCRYS:基于随机森林的序列蛋白质结晶倾向预测(2012)
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  18. 秋,志军;王,Xicheng:基于斑块残基表征的蛋白质相互作用位点预测(2012)
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