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Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2012-01-01

Journal: 大连理工大学学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

Volume: 52

Issue: 3

Page Number: 426-430

ISSN: 1000-8608

Key Words: 蛋白质亚细胞定位; 主成分分析; 伪氨基酸组成; k近邻分类器; BP神经网络

Abstract: 蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基
   于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法主成分分析(PCA)法,确定能反映序列次序效应的最优lambda值.首先让lambda取最大以包含尽
   可能多的序列次序信息,然后利用主成分分析法提取关键主特征.实验结果表明此方法能解决确定最优lambda值困难的问题,且性能优于已有的预测工具.