【摘 要】
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高尔基体从内部结构上可以被细分为三个组成部分:高尔基体顺面网络,高尔基体堆和高尔基体反面网络。高尔基体驻留蛋白质是每个组成部分功能的主要承担者,蛋白质亚高尔基定位预测是确定高尔基体驻留蛋白质在高尔基体内部的位置,有助于深入了解高尔基体内部的工作机制。本篇论文中我们首次将高尔基体堆作为高尔基体定位考虑到蛋白质亚高尔基的定位预测中,构建了第一个包含有三种类型高尔基体驻留蛋白的基准数据集。在对蛋白质序列
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高尔基体从内部结构上可以被细分为三个组成部分:高尔基体顺面网络,高尔基体堆和高尔基体反面网络。高尔基体驻留蛋白质是每个组成部分功能的主要承担者,蛋白质亚高尔基定位预测是确定高尔基体驻留蛋白质在高尔基体内部的位置,有助于深入了解高尔基体内部的工作机制。本篇论文中我们首次将高尔基体堆作为高尔基体定位考虑到蛋白质亚高尔基的定位预测中,构建了第一个包含有三种类型高尔基体驻留蛋白的基准数据集。在对蛋白质序列进行数字化表示时使用Ⅱ类型伪氨基酸和功能域富集得分结合到一起的方法,将氨基酸组分信息、氨基酸顺序信息以及功能域信息保存到数值型特征向量中。我们训练了基于径向基核函数的SVM模型作为预测模型,通过调整SVM的惩罚因子有效解决了数据集不平衡的问题。我们的方法在留一交叉验证实验中取得了78.4%的预测准确率。为了进一步验证我们方法的泛化能力,我们做了独立测试实验。独立测试的实验结果显示我们的模型达到了90%的预测准确率。在留一交叉验证和独立测试实验中,我们模型的预测准确率都是高于最新的蛋白质亚高尔基体定位预测方法的。经过进一步的实验发现,当只使用Ⅱ类型伪氨基酸组分方法对蛋白质进行序列表示时预测器完全不能识别高尔基体堆蛋白,而功能域富集得分方法的加入将高尔基体堆蛋白的预测准确率提升到了95.2%,这说明高尔基体堆蛋白有明显区别于高尔基体反面网络蛋白和高尔基体顺面网络蛋白的功能域信息。一系列实验结果表明我们的方法能够有效地对蛋白质的亚高尔基体定位进行预测。
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