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基于理化性质局部并行融合的蛋白质相互作用预测方法

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针对从蛋白质的原始序列中提取特征向量的预测精度不高,提出了基于理化性质局部并行融合的特征提取方法.首先,从蛋白质的原始序列计算PSSM矩阵,根据理化性质将PSSM矩阵分成4个区域,进行并行融合;然后,构建蛋白质序列的特征向量,采用主成分分析法提取关键特征信息,构建蛋白质序列对的特征向量.建立了多项式核和高斯核组合核支持向量机预测模型,使用酿酒酵母数据集进行测试,该方法达到93.98％的预测准确率,预测效果优于原始序列特征提取方法.使用独立数据集进行模型泛化性验证实验,也同样表现出了良好的性能.
Prediction of Protein Interactions Based on Local Parallel Fusion of Physicochemical Properties

陈春燕、吕俊龙

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蚌埠医学院 卫生管理学院, 安徽 蚌埠 233000

蚌埠学院 计算机工程学院, 安徽 蚌埠 233000

蛋白质 理化性质 主成分分析法 支持向量机

蚌埠医学院自然科学研究重点项目蚌埠学院自然科学研究重点项目安徽省教育厅自然科学研究重点项目

BYKY2019022ZD2020ZR06zdKJ2019A0371

2021

梧州学院学报
梧州学院

梧州学院学报

影响因子：0.291
ISSN：1673-8535
年,卷(期)：2021.31(6)
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