细菌特征分析的革兰氏阴阳性判别算法

摘要：

自然界中细菌无处不在,细菌的革兰氏阳性和阴性的有效分类对于临床治疗具有重要意义.现有的细菌的革兰氏阴阳性分类主要依赖于革兰氏染色法.这种方法借助细菌细胞壁结构的不同引起的染色性的差异来进行分类,然而涂片的厚薄和脱色时间的掌握制约着革兰氏染色法的准确性,并且实验需要花费一定时间.本文提出一种用计算机智能分析的细菌革兰氏阴阳性判别方法—基于蛋白质序列特征分析的细菌革兰氏阴阳性判别算法GCBPS.该算法首先挖掘出闭合邻接序列模式(FCloConSP)集合并对大量已知阴阳性的细菌蛋白质序列特征进行提取,然后先利用赋参的余弦相似度距离计算方法来衡量待测细菌蛋白质序列与阳性细菌特征集之间的距离来初步判别是否为阳性,再通过去假阴性等处理后得到最终的细菌革兰氏阴阳性判别结果.该算法已在标注的1591条革兰氏阴性菌以及576条革兰阳性菌的标准数据集上进行评估,实验结果表明,判别的平均正确率F1值可达到95.4％.

关键词：革兰氏阴阳性判别、蛋白质序列分析、闭合序列模式

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61775139,61602460,11701379

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：678-684