作者：薛卫; 王雄飞; 赵南; 杨荣丽; 洪晓宇亚细胞区间蛋白序列特征neighborbasiclocalalignmentsearchtooladaboost
摘要：基于Adaboost算法对多个相似性比对K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）分类器集成实现蛋白质的亚细胞定位预测。相似性比对KNN算法分别以氨基酸组成、二肽、伪氨基酸组成为蛋白序列特征,在KNN的决策阶段使用Blast比对决定蛋白质的亚细胞定位。在Jackknife检验下,Adaboost集成分类算法提取3种蛋白序列特征,3种特征在数据集CH317和Gram1253的最高预测成功率分别为92.4%和93.1%。结果表明Adaboost集成改进KNN分类预测方法是一种有效的蛋白质亚细胞定位预测方法。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
