【摘 要】
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多功能酶在生命,疾病和其他研究领域非常重要[1-2].然而在酶家族预测中,由于传统单标签预测方法的限制,多功能酶信息不得不从原始数据中剔除.在我们的研究中,为了能够同
【机 构】
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四川大学化学学院,四川省成都市,610064
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多功能酶在生命,疾病和其他研究领域非常重要[1-2].然而在酶家族预测中,由于传统单标签预测方法的限制,多功能酶信息不得不从原始数据中剔除.在我们的研究中,为了能够同时预测多家族酶的多个类别,我们将两种多标签学习方法RAk EL-RF、MLKNN和两类蛋白质描述符CTD、PseAAC进行结合,得到了四种预测器.针对于训练集,我们采用十倍交叉验证,四种预测器的准确率分别达到97.99％,96.07％,96.01％,95.31％.针对于独立测试集,四种预测器的准确率分别达到97.57％,95.03％,95.9％,93.9％.通过训练集和测试集较高的准确率和他们之间较小的差异可以表明模型的稳定性和较好的预测效果.除此之外,我们使用预测结果最佳的预测器RAk EL-RF-CTD,应用同源异功能和同功能异源酶数据进行测试.针对于七对同源异功能酶和二十三个同功能异源酶,我们正确地将九个同源异功能酶(其中包括三对)和十八个同功能异源酶分类.这表明了我们的模型具有较广的适用范围.
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