基于集成分类器的凋谢蛋白亚细胞定位预测方法

摘要：

凋谢蛋白亚细胞定位预测是研究凋谢蛋白生物功能的 1 种重要的方法,也是生物信息学研究的重要领域之一.提高凋谢蛋白亚细胞定位预测模型准确性和实用性是该研究的重点.在本研究中,提出了以模糊 K 近邻分类算法作为基础分类器的集成分类算法.以蛋白质序列内不同间隔的二肽组成表示基本的蛋白质序列的特征集合,采用二进制粒子群算法作为特征选择方法提取能够有效的蛋白质序列特征.这些经过特征选择后的蛋白质序列特征作为集成分类算法中每一个基础分类器的输入向量.经过在2个常用的数据集上使用 Jackknife 测试,本文算法在 C1317 数据集上取得了 91.5% 的预测准确率,在ZW225数据集上取得了88.0%的准确率.与前人报道的算法预测结果比较,本文方法取得了较好的准确率.与使用相同数据集的已经报道凋谢蛋白亚细胞定位预测算法相比,本研究方法取得了预测准确率.

关键词：凋谢蛋白、亚细胞定位预测、二进制粒子群算法、特征选择

所属期刊栏目：27

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：645-648