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- 基于蛋白质哈斯矩阵图的分泌蛋白预测
- 作者： 肖绚 徐培杰 来源： 计算机工程与应用 年份： 2011 文献类型 ： 期刊 关键词： 哈斯矩阵 Jackknife测试 分泌蛋白 模糊K近邻算法
- 描述： 因为研究分泌蛋白质有助于找到直接与特定生理或病理状态相关的生物分子，判断一条未知蛋白是否为分泌蛋白是非常重要的。基于同一类型蛋白质的哈斯矩阵图具有相似图像纹理假设，提取图像的几何矩作为伪氨基酸成分对未知蛋白质序列是否属于分泌蛋白进行预测，采用Jackknife算法进行测试，预测成功率与现有算法相比有很大的提高。
- 哈斯矩阵图的G-蛋白偶联受体类型预测
- 作者： 肖绚 徐培杰 来源： 计算机工程 年份： 2011 文献类型 ： 期刊 关键词： 生物信息学 哈斯矩阵 G Jackknife测试 模糊K近邻算法 蛋白偶联受体
- 描述： 利用氨基酸数字编码模型,将蛋白质序列转换为数字序列,根据偏序理论构建蛋白质哈斯矩阵。基于同一类型蛋白质哈斯矩阵图具有相似图像纹理的假设,运用图像处理方法提取图像的几何矩作为伪氨基酸成分,对G-蛋白偶联受体类型分为2层进行预测,预测成功率分别为92.33%和85.48%。预测效果表明该方法是可行的。
- 元胞自动机图的蛋白质二级结构类型预测
- 作者： 胡鸿豪 宋丽平 肖绚 来源： 计算机工程与应用 年份： 2010 文献类型 ： 期刊 关键词： 蛋白质二级结构 灰度共生矩阵 元胞自动机 Jackknife测试 K近邻算法
- 描述： 蛋白质结构预测是后基因组时代的一项重要任务,蛋白质二级结构预测是蛋白质结构预测的关键步骤.利用氨基酸数字编码模型生成蛋白质序列的元胞自动机图(Cellular Automata Image,CAI),提出了一种基于灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取纹理图像特征的方法.用扩大的协方差算法进行预测,仿真结果显示有较好的分类效果,Jackknife检验的预测成功率达到94.61%.
- 基于模糊K近邻法的GPCR预测中的应用
- 作者： 肖纯材 王普 来源： 大众科技 年份： 2011 文献类型 ： 期刊 关键词： 侧链分子量 G Jackknife测试 模糊K近邻算法 蛋白偶联受体
- 描述： G蛋白偶联受体(GPCR)是一类重要的药物靶标,也是人体内最大的蛋白质超家族,并且它在各种生理过程中也起着极其重要的作用。文章提出了一种新的伪氨基酸构造方法,利用matlab仿真结果显示其分类效果比先前的方法有较大的提高,Jackknife检验显示第一层的预测成功率达到94.66%,第二层的预测成功率达到86.38%。