pLoc模型

pLoc模型:预测动物蛋白质的亚细胞定位,包括单位点和多位点。动机:细胞被认为是生命的基本单位。然而,细胞的许多重要功能以及它们的生长和繁殖都是通过位于不同细胞器或位置的蛋白质分子来完成的。面对蛋白质序列的爆炸式增长,我们面临着快速有效的亚细胞定位注释方法的挑战。然而,这绝非易事。特别是,越来越多的证据表明蛋白质具有多标记特征,即它们可能同时存在于两个或多个不同的亚细胞定位点,或在两个或多个不同的亚细胞定位点之间移动。遗憾的是,现有的计算方法大多只能处理单标记蛋白质。虽然最近开发的iLoc-Animal预测因子功能强大,可以处理多个位置的动物蛋白质,但其预测质量有待提高,特别是在提高绝对真率和降低绝对假率方面。结果:我们提出了一个新的预测因子,称为“pLoc mAnimal”,它优于iLoc动物,这是令人信服的事实。在同一个高质量基准数据集上进行最严格的交叉验证后,与最先进的预测值相比,新预测值的绝对真成功率高37%,绝对错误率低4倍。可用性和实现:为了最大限度地方便大多数实验科学家,我们在http://www.jci-bioinfo.cn/pLoc-mAnimal/,用户无需进行复杂的数学运算,就可以很容易地得到他们想要的结果。


zbMATH中的参考文献(参考文献27条)

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按年份排序(引用)
  1. 阿迪丽娜,谢赫;法里德,德万医学博士;Shatabda,Swakkhar:通过周的通用PseAAC使用关键特征预测有效的DNA结合蛋白(2019)
  2. 艾哈迈德,贾迈勒;Hayat,Maqsood:MFSC:采用Chou's PseAAC成分的一般形式对高尔基蛋白进行分类的基于多投票的特征选择(2019年)
  3. 陈国栋;曹操,伙计;俞佳琳;郭新云;施少平:周氏通用PseAAC结合六种特征对原核生物赖氨酸乙酰化位点的预测与功能分析(2019)
  4. 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)
  5. 贾建华;李小燕;邱,王仁;晓萱;周国臣:iPPI PseAAC(CGR):通过将混沌博弈表示纳入PseAAC(2019年),识别蛋白质-蛋白质相互作用
  6. 汗,亚瑟·达尼尔;雅米勒,米伦;侯赛因,瓦卡尔;拉苏尔,努曼;可汗,谢尔·阿夫扎尔;周国琛:psbond-PseAAC:利用PseAAC和统计矩积分预测二硫键位点(2019)
  7. 吕福华;朱茂树;林英;钟宏斌;蔡磊;他,林;周国臣:CTLA-4-ig治疗狼疮性肾炎的初步疗效评估(2019年)
  8. 宁,乔;马志强;赵晓伟:Dforml(KNN)-PseAAC:通过周的5步规则和伪成分使用K-最近邻算法检测蛋白质序列中的甲酰化位点(2019)
  9. 潘毅;王世元;张琪;陆谦子;苏东青;左永春;杨磊:周氏不同伪成分和还原氨基酸组成对动物毒素的分析与预测(2019)
  10. 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)
  11. 塔希尔,穆罕默德;塔亚拉,希拉;Chong,Kil-To:iRNA-PseKNC(2甲基):通过卷积神经网络和Chou的伪成分识别RNA 2'-O-甲基化位点(2019年)
  12. 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)
  13. 赵小伟;张,叶;宁,乔;张宏瑞;季金超;Yin,Minghao:使用粒子群优化优化的极端梯度提升系统识别N(^6)-甲基腺苷位点(2019)
  14. 阿里夫,穆罕默德;哈亚特,马苏德;Jan,Zahoor:IMem-2LSAAC:通过将SAAC的概念扩展到Chou的伪氨基酸组成来区分膜蛋白及其类型的两级模型(2018)
  15. 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)
  16. 赵家豪;泰伦。;陈一平:RNA家族中大规模频繁茎模式挖掘(2018)
  17. 贾、仓植;杨青;邹全:NucPosPred:general PseKNC的四种不同模式预测物种特异性基因组核小体定位(2018)
  18. 居哲;王士云:基于mRMR特征选择和模糊支持向量机算法的S-磺基化位点预测(2018)
  19. 梁云云;张胜利:通过Kullback-Leibler Difference将不同模式的PSSM整合到周氏的通用PseAAC中,识别革兰氏阴性细菌分泌的蛋白质类型(2018)
  20. 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)