论文摘要
膜蛋白的功能与其类型密切相关,因此膜蛋白类型的预测具有重要意义。针对膜蛋白特征表达过程中出现的特征维数高的问题,结合最大信息系数与遗传算法提出一种两阶段特征选择（MIC-GA）。抽取膜蛋白序列信息中的伪氨基酸组成、二肽组成和位置特异性分数矩阵等特征融合后作为特征参数,并在融合过程中提出一种改进的ReliefF算法（FReliefF）得到更有效的特征分数。基于Stacking集成学习框架,两次使用极端随机树对膜蛋白类型进行合理化预测。结果表明该方法能够有效提高膜蛋白预测的准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郭磊,王顺芳
关键词: 膜蛋白预测,最大信息系数,遗传算法,特征选择,特征融合,极端随机树
来源: 计算机工程与应用 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 生物学
单位: 云南大学信息学院计算机科学与工程系
基金: 国家自然科学基金(No.11661081),云南省科技计划重点项目(No.2017FA032)
分类号: Q811.4
页码: 145-150
总页数: 6
文件大小: 1543K
下载量: 119
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