基于支持向量机的蛋白质相互作用界面热点残基预测

• 作 者: 畅卫功 李灏 王林 杨海波
• 机 构: 天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津瑞和天孚科技有限公司
• 出 处: 天津科技大学学报
• 发表日期: 2015年2期
• 关键词: 蛋白质相互作用界面 热点 支持向量机 随机森林 protein interface hot spot support vector machine ran

针对蛋白质相互作用界面中的热点残基是局部紧凑地聚集着，而现有的基于机器学习的热点残基预测方法仅从目标残基中提取特征，并没有考虑目标残基的局部空间结构信息，以及如何进行特征提取并获得非冗余的特征子集等问题，为准确识别蛋白质相互作用界面的热点残基，提出结合蛋白质相互作用界面残基的空间邻近残基信息提取多类特征，并利用随机森林来进行特征提取，最后利用支持向量机来预测热点残基的方法．计算实验表明，该预测方法可以有效地用来发现热点残基．