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文檔簡介
1、本文主要針對蛋白質(zhì)翻譯后修飾中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)集不平衡問題進行相關(guān)研究,主要成果如下:
(1)針對蛋白質(zhì)S-亞磺酰化位點的預(yù)測準(zhǔn)確率偏低的問題,本文提出了基于OSSU-SMOTEO重采樣的S-亞磺酰化位點預(yù)測模型S-SulfPred。首先,利用具體位置氨基酸含量和67種氨基酸理化性質(zhì)進行特征提取;然后,把OSSU-SMOTEO重采樣方法用于平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;最后,基于10折交叉驗證選擇最優(yōu)特征組合建立預(yù)測模型S-SulfPred。實驗
2、結(jié)果表明,本文構(gòu)建的預(yù)測模型S-SulfPred對蛋白質(zhì)S-亞磺酰化位點的識別是有效的。
(2)首次將單邊選擇下采樣方法用于人類蛋白質(zhì)羰基化位點預(yù)測問題中,同時利用具體位置氨基酸含量、K間隔氨基酸對、氨基酸成分和氨基酸疏水親水性四種編碼方案進行特征提取。通過與預(yù)測模型PTMPred、CarSpred、predCar-site和CarSPred.Y在相同的數(shù)據(jù)集上進行對比,本文建立的預(yù)測模型CarSite明顯優(yōu)于其他四種預(yù)測模型
3、。
(3)O-糖基化作為一種主要的蛋白質(zhì)翻譯后形式,在復(fù)雜的生命活動中扮演著重要角色。由于實驗方法鑒定O-糖基化位點費時費力,并且費用昂貴,所以本文構(gòu)建了O-糖基化位點預(yù)測的集成模型O-GlcNAcPRED-Ⅱ。通過搜索文獻和最新的數(shù)據(jù)庫,建立了最新的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。針對數(shù)據(jù)的極度不平衡,本文提出了K均值主成分分析與模糊下采樣相結(jié)合的采樣方法(KPCA-FUS),并采用隨機森林、K近鄰、樸素貝葉斯和支持向量機作為旋轉(zhuǎn)森林的基分類器
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