【摘 要】
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蛋白质在细胞的生命活动中扮演着重要角色，是细胞活性及功能的最终执行者，蛋白质功能的发挥是通过蛋白质之间的相互作用实现的，蛋白质间的相互作用是所有生物体保持正常生理功能
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蛋白质在细胞的生命活动中扮演着重要角色，是细胞活性及功能的最终执行者，蛋白质功能的发挥是通过蛋白质之间的相互作用实现的，蛋白质间的相互作用是所有生物体保持正常生理功能的基础。传统的实验方法虽然积累了大量的蛋白质相互作用信息，但是存在一定的局限性，例如费用大，耗时长，实验结果有一定的假阳率等。近年来许多研究人员利用支持向量机等机器学习工具结合蛋白质特征编码算法对蛋白质相互作用进行预测，设计了许多具有不同预测精度的方法，经过实验，我们发现多数预测方法的精度存在偏差。本文使用人类和酵母菌的蛋白质相互作用数据集，结合多个蛋白质序列编码算法，研究利用支持向量机预测蛋白质相互作用的预测精度与数据集的蛋白质平均重复度间的关系。主要内容如下：首先利用图的邻接矩阵和和最大匹配分别对人类和酵母菌构造出两类数据集，两类数据集中的每个数据集都具有不同的蛋白质平均重复度。然后用三联体、局部描述符、自动协方差和伪氨基酸组成这四种基于蛋白质特征的序列编码算法对构造的数据集进行编码，用支持向量机对编码后的数据进行训练与预测。最后对预测结果进行了详细分析。实验结果表明，基于四种序列编码算法和支持向量机的计算方法对蛋白质相互作用预测，预测精度受到正负数据集中的蛋白质平均重复度影响。随着数据集中蛋白质样本的平均重复度由高到低的变化，相应预测精度也随之相应变化。由此，我们得出结论：正负数据集中蛋白质的平均重复度对支持向量机的预测精度有直接的影响，利用支持向量机预测蛋白质相互作用时，不但要考虑蛋白质编码算法，还要考虑正负数据集中的蛋白质平均重复度。
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