安徽农业科学2022，Vol.50Issue(16) ：198-204.DOI:10.3969/j.issn.0517-6611.2022.16.048

基于机器学习的蛋白质亚细胞定位预测方法

Prediction Method of Protein Subcellular Localization Based on Machine Learning

李佳楠 李卓 滕小华 高兴泉 唐友
安徽农业科学2022，Vol.50Issue(16) ：198-204.DOI:10.3969/j.issn.0517-6611.2022.16.048
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于机器学习的蛋白质亚细胞定位预测方法

Prediction Method of Protein Subcellular Localization Based on Machine Learning

李佳楠 1李卓 2滕小华 2高兴泉 1唐友3
扫码查看

作者信息

  • 1. 吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林吉林132000
  • 2. 吉林农业科技学院电气与信息工程学院,吉林吉林132101
  • 3. 吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林吉林132000;吉林农业科技学院电气与信息工程学院,吉林吉林132101
  • 折叠

摘要

蛋白质亚细胞定位预测有助于了解蛋白质性质和功能,理解蛋白质复杂的生理过程和调控机理,对开发新药物等方面有着很大的促进作用.随着人类在蛋白质组学方面研究的不断深入,蛋白质序列数据量呈指数式增长,单纯依靠传统的试验方法已无法满足生命科学研究的需要,于是人们将蛋白质亚细胞定位的研究方法转向了机器学习领域,研究机器学习算法变得越来越重要.从蛋白质序列特征的刻画、预测算法、算法评价3个方面阐述现阶段蛋白质亚细胞定位预测的研究进展.最后,总结蛋白质亚细胞定位预测方法方面取得的成果及需要不断完善的3个方面(特征选择、数据处理和改进算法),并提出了未来机器学习在提高预测性能方面的研究重点及重要意义.

关键词

蛋白质/亚细胞定位/机器学习/预测算法

引用本文复制引用

基金项目

吉林省智慧农业工程研究中心项目()

吉林省特色高水平学科新兴交叉学科建设项目()

出版年

2022
安徽农业科学
安徽省农业科学院

安徽农业科学

影响因子：0.413
ISSN：0517-6611
被引量1
参考文献量8
段落导航相关论文