嗡嗡声

Hum PLoc:一种预测人类蛋白质亚细胞定位的新型集成分类器。预测人类蛋白质的亚细胞定位是一个具有挑战性的问题,特别是当未知查询蛋白与已知亚细胞位置的蛋白质没有明显的同源性,并且当需要覆盖更多的位置时。为了应对这一挑战,蛋白质样品通过杂交基因本体(GO)数据库和两亲性伪氨基酸组成(PSEAA)来表达。基于这样的表示框架,通过投票系统融合了许多基本的个体分类器,开发了一种新的集成分类器,称为“HUM PLOC”。这些基本分类器的“引擎”由KNN(k-最近邻)规则操作。作为一个示范,对人类蛋白质的集合分类器进行测试,在以下12个位置:(1)中心粒;(2)细胞质;(3)细胞骨架;(4)内质网;(5)外耳;(6)高尔基体;(7)溶酶体;(8)微粒体;(9)线粒体;(10)核;(11)过氧化物酶体;(11)质膜。为了消除冗余和同源偏倚,这里所研究的蛋白质中没有一个在同一亚细胞位置上具有或等于25%的序列同一性。通过刀切交叉验证试验和独立数据集试验获得的总成功率分别为81.1%和85%,比在相同的严格数据集上的其他现有方法获得的总成功率高出50%以上。此外,一个尖锐的和令人信服的分析,以阐明,绝大多数高的成功率由新的预测器是决不是由于微不足道的利用GO注释。这是因为,对于瑞士PROT数据库中具有“亚细胞位置未知”注释的蛋白质,GO数据库中对应的GO编号中的大多数(超过99%)也被注释为“细胞成分未知”。预测蛋白质亚细胞位置的信息和线索实际上被埋入一系列繁琐的GO编号中,就像它们被埋入一堆复杂的氨基酸序列中一样,尽管它们的方式和深度不同。挖掘他们的位置的知识,需要一个复杂的操作引擎。当前的预测器是其中的一种,并且已经证明是非常强大的。HOM PLOC分类器在HTTP://202.120 .37.186/BioFi/HUM中可用作Web服务器。


ZBMaCT中的参考文献(19篇文章中引用)

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按年份排序(引文

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