[发明专利]一种基于贝叶斯网络的信号肽剪切位点预测方法无效
| 申请号： | 201010596834.5 | 申请日： | 2010-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN102034029A | 公开（公告）日： | 2011-04-27 |
| 发明（设计）人： | 孔祥增;张胜元;陈尤莺;陈丽萍;许力 | 申请（专利权）人： | 福建师范大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350007 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于贝叶斯网络的信号肽剪切位点预测方法，其特征在于：按以下步骤进行：a.读取所有的蛋白质数据集并将蛋白质序列编码到矩阵中；b.利用滑动窗口原理切割蛋白质序列，将含有剪切位点的序列作为正类样本，没有剪切位点的序列作为负类样本；c.对负类样本进行随机过程抽样，并将抽样后得到的负类样本与上述正类样本组成最终的样本集；d.利用贝叶斯网络学习和推理算法对样本集进行学习得到贝叶斯网络；e.将待测数据集作为该贝叶斯网络的输入数据，预测其是否为信号肽；f.利用五折交叉法校验预测结果，并计算出预测的平均准确率，本发明所述方法不仅预测准确率高，而且算法运行速度快，算法结构简单，能有效满足对信号肽的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 网络 信号肽 剪切 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于贝叶斯网络的信号肽剪切位点预测方法，其特征在于：按以下步骤进行：a.读取所有的蛋白质数据集并将蛋白质序列编码到矩阵中；b.利用滑动窗口原理切割蛋白质序列，将含有剪切位点的序列作为正类样本，没有剪切位点的序列作为负类样本；c.对负类样本进行随机过程抽样，并将抽样后得到的负类样本与上述正类样本组成最终的样本集；d.利用贝叶斯网络学习和推理算法对样本集进行学习得到贝叶斯网络；e.将待测数据集作为该贝叶斯网络的输入数据，预测其是否为信号肽；f.利用五折交叉法校验预测结果，并计算出预测的平均准确率。
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