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Khan，阿西夫拉;阿卜杜勒·马吉德;哈亚特，马克苏德

CE-PLoc：通过融合不同模式的伪氨基酸组成预测蛋白质亚细胞位置的集成分类器。 （英语） Zbl 1226.92020号

计算。生物化学。 35，第4期，218-229（2011）.
摘要：关于细胞中蛋白质位置的精确信息有助于理解蛋白质的功能及其在细胞环境中的相互作用。这些信息进一步有助于研究特定的代谢途径和其他生物过程。我们提出了一种称为“CE-PLoc”的集成方法，用于基于单个分类器融合的亚细胞位置预测。该方法利用了从二肽组成（DC）和两亲性伪氨基酸组成（PseAAC）两种基于特征提取策略获得的特征。通过使用PseAAC为选定的基础学习者改变维度，可以获得不同的特征空间。首先分析了使用基于PseAAC的特征训练的支持向量机、最近邻、概率神经网络、协变判别等个体学习机制的性能。分类器是使用相同的学习机制开发的，但在基于PseAAC的不同维特征空间上进行训练。这些分类器通过投票策略进行组合，从而提高了预测性能。通过结合在基于DC的特征空间和基于PseAAC的不同维特征空间上训练的不同学习机制，开发CE-PLoc进一步提高了预测性能。使用准确性、MCC和Q-统计对两个蛋白质亚细胞定位基准数据集的CE-PLoc预测性能进行了评估。通过折刀试验，对12个和14个亚细胞位置数据集的预测准确率分别为81.47%和83.99%。在独立数据集测试中，12类和14类数据集的预测准确率分别为87.04%和87.33%。

引用于2文件

MSC公司：

92C40型 生物化学、分子生物学
92-08 生物问题的计算方法
92立方37 细胞生物学
65C20个 概率模型，概率统计中的通用数值方法

关键词：

二肽组成

软件：

工厂-mPLoc;位置传感器;iLoc-Euk公司;欧盟-mPLoc;信号群邮件;欧洲公共图书馆;GPCR-2L型;AFP-Pred公司;Hum-位置;Gneg-mPLoc公司;伦敦银行支持向量机
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\textit{A.Khan}等人，计算。生物化学。35，第4号，218--229（2011；Zbl 1226.92020）
全文： 内政部

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