面向蛋白质功能位点识别的机器学习平台构建

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摘要：有关蛋白质功能的研究是解析生命奥秘的基础，机器学习技术在该领域已有广泛应用。利用支持向量机（support vector machine，SVM）方法，构建一个预测蛋白质功能位点的通用平台。该平台先提取非同源蛋白质序列，再对这些序列进行特征编码（包括序列的基本信息、物化特征、结构信息及序列保守性特征等），以编码好的样本作为训练数据，利用SVM进行训练，得到敏感性、特异性、Matthew相关系数、准确率及ROC曲线等评价指标，反复测试，得到评价指标最优的SVM模型后，便可以用来预测蛋白质序列上的功能位点。该平台除了应用在预测蛋白质功能位点之外，还可以应用于疾病相关单核苷酸多态性（SNP）预测分析、预测蛋白质结构域分析、生物分子问的相互作用等。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=33200416

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关键词：机器学习 蛋白质 Support machine Matthew 蛋白质功能位点预测 机器学习 支持向量机