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赵娟

作品数:2 被引量:2H指数:1
供职机构:上海师范大学数理学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇蛋白质序列
  • 1篇英文
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇马尔科夫
  • 1篇马尔科夫模型

机构

  • 2篇上海师范大学
  • 2篇山东农业大学
  • 1篇大连理工大学
  • 1篇上海海洋大学

作者

  • 2篇王军
  • 2篇赵娟
  • 2篇刘太岗
  • 1篇秦玉芳
  • 1篇王伟
  • 1篇窦永超
  • 1篇郑小琪

传媒

  • 1篇上海师范大学...
  • 1篇生物信息学

年份

  • 2篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法被引量:2
2011年
蛋白质的亚细胞位点信息有助于我们了解蛋白质的功能以及它们之间的相互作用,同时还可以为新药物的研发提供帮助。目前普遍采用的亚细胞位点预测方法主要是基于N端分选信号或氨基酸组分特征,但研究表明,单纯基于N端分选信号或氨基酸组分的方法都会丢失序列的序信息。为了克服此缺陷,本文提出了一种基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法。首先,把每条蛋白质序列分割为N端、中间和C端三部分,然后在每个子序列和整条序列中分别提取氨基酸组分、双肽组分和物理化学性质,最后我们把这些特征融合起来作为整条序列的特征。通过夹克刀检验,该方法在NNPSL数据集上得到的总体精度分别是87.8%和92.1%。
王伟郑小琪窦永超刘太岗赵娟王军
关键词:蛋白质序列
基于一种新型马尔科夫模型的预测蛋白质亚细胞位点的方法(英文)
2011年
亚细胞位点是蛋白质很重要的功能特征.找到一种有效的、可信度高的预测蛋白质位点的方法是很必要的.提出了一种基于马尔科夫模型的改进预测方法.首先,对于一条给定的蛋白质序列,通过计算在马尔科夫模型下20个氨基酸残基的状态转移矩阵,建立一个420维的特征向量,然后利用支持向量机进行训练和预测,最后夹克刀检验证实了该方法的预测精度与以前的马尔科夫模型相比得到了一定的提高.
赵娟秦玉芳刘太岗王军
关键词:马尔科夫模型支持向量机
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