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马苏德·海亚特;Khan，阿西夫拉

MemHyb：通过SAAC和PSSM杂交预测膜蛋白类型。 （英文） Zbl 1307.92308号

J.西奥。生物。 292, 93-102 (2012).
小结：大约50%的可用药物是针对膜蛋白的。了解膜蛋白的结构和功能在生物学和药理学研究中具有重要意义。因此，一种自动化的方法是非常有利的，它可以帮助根据初级序列识别新的膜蛋白类型。在本文中，我们解决了一个有趣的问题，即利用膜蛋白的序列信息对其进行分类。我们考虑了进化和物理化学特征，并将它们提供给我们的基于支持向量机（SVM）的分类系统，该系统具有纠错代码。我们采用一种强大的序列编码方案，通过融合位置特异性评分矩阵和分裂氨基酸组成来有效区分膜蛋白类型。对基于Bose、Chaudhuri、Hocquenghem编码的线性、多项式和RBF支持向量机进行了训练和测试。在两个数据集上，RBF-SVM的最大成功率分别为91.1%和93.4%。因此，我们提出的方法是区分膜蛋白类型的有效工具，可能有助于药物发现、细胞生物学和生物信息学领域的研究人员/学者。建议的MemHyb-SVM的web服务器可访问http://111.68.99.218/MemHyb-SVM网站.

引用于14文件

MSC公司：

92D20型 蛋白质序列，DNA序列
92C40型 生物化学、分子生物学
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

膜蛋白;BCH编码;支持向量机;分裂氨基酸组成;进化信息

软件：

Memtype-2L型;机密P;GPCR-2L型;Hum-位置;MemHyb（内存）;工厂-mPLoc;iLoc-Euk公司;GPCR-CA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Hayat}和\textit{A.Khan}，J.Theor。生物.292，93--102（2012；Zbl 1307.92308）
全文： 内政部

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