發(fā)布時間：2018-01-20 15:55

  本文關鍵詞： 生物物理學 剪切位點預測 特征選擇 最小冗余最大相關 支持向量機　出處：《吉林大學學報(工學版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高HIV-1型蛋白酶剪切位點的預測準確性,提出一種基于特征選擇和支持向量機的剪切位點預測模型。首先,通過對5830個樣本的HIV-1型蛋白酶剪切位點數(shù)據(jù)集進行分析,根據(jù)最小冗余最大相關理念,采用可自動終止法選擇剪切位點的特征向量;然后,將特征向量輸入到支持向量機進行學習和訓練,建立HIV-1型蛋白酶剪切位點的分類模型;最后,采用Matlab 2014的仿真工具箱進行仿真測試。實驗結果表明:本文模型在特征最少的條件下,剪切位點預測精度優(yōu)于參比模型及文獻報道,且所選擇的特征向量具有較好的可解釋性及生物學意義。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of HIV-1 protease shear site prediction, a new shear site prediction model based on feature selection and support vector machine (SVM) was proposed. Based on the analysis of HIV-1 type protease shear site data set of 5830 samples, according to the minimum redundancy and maximum correlation concept, the feature vector of shear site is selected by automatic termination method. Then, the feature vector is input into support vector machine for learning and training, and the classification model of HIV-1 type protease shearing sites is established. Finally, Matlab 2014 simulation toolbox is used for simulation test. The experimental results show that the prediction accuracy of shear site is better than that of reference model and literature reports under the condition of the least characteristic. The selected feature vectors have good interpretability and biological significance.
【作者單位】： 湖南農業(yè)大學湖南省作物種質創(chuàng)新與資源利用重點實驗室;湖南農業(yè)大學植物病蟲害生物學與防控湖南省重點實驗室;
【基金】：高等學校博士學科點專項科研基金項目(20124320110002) 長沙市科技計劃項目(K1406018-21)
【分類號】：R373;TP18
【正文快照】： 0引言獲得性免疫缺陷綜合癥(Acquired immunedeficiency syndrome,AIDS)由感染人類免疫缺陷病毒(Human immunodeficiency virus,HIV)引起。HIV病毒包含兩型,在人類中傳播的主要是HIV-1型。HIV-1蛋白酶對HIV-1病毒的復制必不可少,高效HIV-1蛋白酶抑制劑是當前臨床治療艾滋病的

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本文編號：1448788