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。

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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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  2. 可汗，穆斯林；HayAT，Maqsood；可汗，Sher Afzal；艾哈迈德，赛义德；IQBAL，纳迪姆：Bi-PSS:基于位置特异性评分矩阵的分枝杆菌膜蛋白识别的智能计算模型（2017）
  3. 可汗，Zaheer Ullah；HayAT，Maqsood；可汗，Muazzam Ali：结合概率神经网络模型结合Chou的伪氨基酸组成鉴别酸性和碱性酶（2015）
  4. 赵，Xiaowei；张，吉安；宁，Qiao；孙，Pingping；马，支强；尹，明浩：蛋白质双化特征位点的双轮廓贝叶斯特征提取和集成学习（2013）伊波尔特
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  6. Jahandideh，Samad；Srinivasasainagendra，Vinodh；智，德桂：RNA结合蛋白结构域的综合比较分析和鉴定：多类分类和特征选择（2012）
  7. 梅，宿豫：基于Chou的PASAAC公式的多标签同源知识转移学习预测植物蛋白亚细胞多定位（2012）
  8. 梅，宿豫：基于Cu的PASAAC公式的多核转移学习用于蛋白质亚线粒体定位（2012）
  9. Chou，阔晨：蛋白质属性预测与伪氨基酸组成的讨论（2011）
  10. 可汗，Asifullah；Majid，阿卜杜勒；HayAT，MaqSOod：CE-PLOC：融合不同氨基酸伪氨基酸组成的预测蛋白质亚细胞位置的集合分类器（2011）
  11. 梅，S，王，F.；周，S.：基于基因本体的蛋白质亚细胞定位转移学习（2011）伊波尔特
  12. 张，Ya Nan；潘，萧永；黄，严；沈，洪斌：从一级序列预测蛋白质-蛋白质相互作用的自适应压缩学习（2011）
  13. Esmaeili，Maryam；Mohabatkar，哈桑；莫森扎德，SASAN：利用Chou伪氨基酸组成的概念预测人类乳头瘤病毒的危险类型（2010）
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  15. 杜，Pufeng；曹，Shengjiao；李，Yanda：亚氯：用假性氨基酸组成预测蛋白质亚叶绿体位置和证据理论（K）-最近邻（ET-KNN）算法（2009）
  16. Perez Bello，AlcIDes；MuntTaNu，Cristian Robert；UBERAA，Florencio M.；Lopes De Magalh Ses，Alxand；UrialTe，EuGeNIO；Gunz Lez -Di-IAZ，温贝托：基于伪折叠点阵网络或星图拓扑指数的分枝杆菌DNA启动子的无定位预测（2009）
  17. 杨，Jian Yi；彭，甄玲；俞，Zu Guo；张，Rui Jie；ANH，VO；Pig，Y:基于混沌博弈表示的递归定量分析蛋白质结构类的预测（2009）
  18. 张，李；Liao，博；李，Dachao；朱，温：用支持向量机预测细胞凋亡蛋白亚细胞定位的新表达（2009）
  19. 林，郝：利用Chou伪氨基酸组成预测外膜蛋白的改良MaalaNabi判别式（2008）