基于Blast-GO的蛋白质亚线粒体定位预测
本文建立了一个最新的蛋白质亚线粒体定位数据集,包含4个亚线粒体定位的1 293条序列,结合基因本体(GO)信息和同源信息对线粒体蛋白质进行特征提取,利用支持向量机算法建立分类器,经Jackknife检验,对于4个亚线粒体位置的总体预测准确率为93.27％,其中3个亚线粒体位置的总体预测准确率为94.73％.
亚线粒体定位、基因本体、同源信息、支持向量机
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This work was supported by grants from The National Natural Science Foundation of China 61461038, The Scientific Research Program at Universities of Inner Mongolia Autonomous Region of China NJZY13014,The Natural Science Foundation of Inner Mongolia Autonomous Region of China 2013MS0504, The Program of Higher-level Talents of Inner Mongolia University 135147 and The Students Innovation Training Program of the Inner Mongolia University201412155.国家自然科学基金61461038,内蒙古自治区自然科学基金2013MS0504,内蒙古自治区高等学校科学研究项目NJZY13014,内蒙古大学高层次人才引进科研项目135147和内蒙古大学大学生创新创业训练计划项目201412155资助.
2016-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1136-1143
