基于改进PCA的蛋白质O-糖基化位点的预测

摘要：

提出了改进的主成分分析(IPCA)的方法,结合支持向量机(SVM)对蛋白质O-糖基化位点进行预测.IPCA克服了传统主成分分析(PCA)寻找全局主要成分的不足,对类内样本进行加权,在保护局部结构的前提下,消除了变量之间的相关性,提取出具有局部特征的主要成分.然后,在特征空间中用SVM进行分类(预测).实验结果表明,IPCA+SVM方法是预测糖基化位点行之有效的方法.

关键词：预测、蛋白质、改进主成分分析、SVM

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年项目61501388

在线出版日期：2019-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：194-196