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细胞外特征识别的混合空间学习方法。(英语) Zbl 1343.92007号
摘要:细胞外基质(ECM)蛋白是一类重要的蛋白质,由细胞外基质分泌。ECM蛋白具有粘附、分化、细胞迁移和增殖等多种重要功能。此外,还调控胚胎生长和肿瘤生长发育过程中的基因表达。由于ECM蛋白具有巨大的生物学意义和数据库中蛋白质序列的迅速增加,需要引入一种新的高通量计算模型来准确识别ECM蛋白。各种传统的模式已经被开发出来,但它们既费力又乏味。本文提出了一种高效、高通量的ECM蛋白质分类模型。在这个模型中,蛋白质序列是使用氨基酸组成、伪氨基酸组成(PseAAC)和双肽组成(DPC)技术构建的。此外,融合多种特征提取技术,形成混合特征空间。使用了几个分类器。在这些分类器中,K近邻结合PseAAC和DPC的混合特征空间取得了显著的效果。该模型的计算精度为96.76%,是目前文献报道的最高成功率。
理学硕士:
B1925号公路 一般生物统计学
第62页 统计学在生物学和医学科学中的应用;元分析
92C40型 生物化学、分子生物学
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全文: 内政部
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