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基于多标签直推学习的抗菌肽及其抗菌功能预测

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2017-05-25

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:CSCD、Scopus

Volume:57

Issue:3

Page Number:293-301

ISSN No.:1000-8608

Key Words:抗菌肽;多标签学习;直推学习;K-spaced氨基酸对组成方法

Abstract:抗菌肽是广泛存在于生物体内的一类具有广谱抗菌作用的天然多肽,因其不易导致细菌耐药性,已成为医药界开发新型抗菌制剂的主要选择,识别出更多的抗菌肽并预测其抗菌功能具有重要意义.提出了一种基于多标签直推学习的抗菌肽及其抗菌功能的预测方法,该方法利用K-spaced氨基酸对组成方法提取多肽特征,采用多标签学习框架和加权近邻图构建直推预测模型,通过对有标签训练样本和无标签待测样本的共同学习来提升预测性能.该方法不仅能够识别多肽是否为抗菌肽,还能同时预测出抗菌肽所具有的单种或多种抗菌功能,且适用于对多效抗菌肽和普通抗菌肽的预测.数值实验表明,与已有的iAMP-2 L预测方法相比,所提方法在全局预测精度和多标签预测性能上均有较大提升.

Pre One:Partial Label Learning via Gaussian Processes

Next One:基于计算方法的抗菌肽预测