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基于蛋白质序列信息预测蛋白质-蛋白质相互作用的新方法
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文件大小: 824kb
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）对于几乎所有细胞过程都至关重要，包括代谢循环，DNA转录和复制以及信号级联。 不幸的是，用于识别PPI的实验方法既耗时又昂贵。 因此，开发用于预测PPI的计算方法很重要。 在本工作中，我们提出一种仅使用蛋白质序列信息进行PPI预测的方法。 该方法是基于学习算法-极限学习机（ELM）与本地蛋白质序列描述符的新颖表示法相结合而开发的。 局部描述符解释了蛋白质序列连续和不连续区域中残基之间的相互作用，因此该方法使我们能够从蛋白质序列中提取更多的PPI信息。 ELM是一种基于输入到隐藏单元权重的随机生成，然后解析线性方程组以获得隐藏到输出权重的准确，快速学习的创新分类方法。 当对酿酒酵母的PPI数据进行分析时，该方法的预测精度达到了89.09％，灵敏度达到了89.25％，精度达到了88.96％。 进行了广泛的实验，以将我们的方法与最新技术支持向量机（SVM）进行比较。 取得的结果表明，该方法对预测PPI具有很好的前景，可以作为预测PPI的有益补充。
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