基于三类特征融合的O-糖基化位点预测

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摘要：糖基化是蛋白质翻译后的主要修饰,O-糖基化的固定模式未知,高精度识别O-糖基化位点是机器学习面临的挑战性问题.以迄今最大的人O-糖基化位点Steentoft数据集为基础,本文首次提出了基于位置的卡方差表特征χ^2pos,融合伪氨基酸序列进化信息Pse PSSM以及无方向的k间隔氨基酸对组分Undirected-CKSAAP表征序列,构建5个正负样本均衡的支持向量机分类器,经加权投票,独立测试准确率、Matthew相关系数及ROC曲线下面积,分别达到了89.62%、0.79、0.96,明显优于文献报道结果.χ^2pos、Pse PSSM与Undirected-CKSAAP三种特征的融合在蛋白质糖基化、磷酸化等位点预测中有广泛应用前景.

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关键词：Directed Matthew Direct ROC曲线 支持向量机 O-糖基化位点预测 卡方差表特征 伪氨基酸序列进化信息 无方向的k间隔氨基酸对组分 加权投票