| 基于支持向量机的蛋白质同源寡聚体分类研究 |
| 张绍武[1] 潘泉[1] 陈润生[2] 张洪才[1] |
| 关键词：支持向量机 蛋白质 同源寡聚体 分类 贝叶斯协方差判别法 |
| 主要内容：基于支持向量机和贝叶斯方法，从蛋白质一级序列出发对蛋白质同源二聚体、同源三聚体、同源四聚体、同源六聚体进行分类研究，结果表明：基于支持向量机，采用“一对多”和“一对一”策略，其分类总精度分别为77．36％和93．43％，分别比基于贝叶斯协方差判别法的分类总精度50．64％提高26．72和42．79个百分点。从而说明支持向量机可用于蛋白质同源寡聚体分类，且是一种非常有效的方法．对于多类蛋白质同源寡聚体分类，基于相同的机器学习方法(如支持向量机)，采用“一对一”策略比“一对多”效果好，同时亦表明蛋白质同源寡聚体一级序列包含四级结构信息。 |
| 《生物化学与生物物理进展》 2003,30(6).-879-883 |
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