[发明专利]一种基于分层混合模型的信号肽及其切割位点的预测方法有效
| 申请号： | 201710140273.X | 申请日： | 2017-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN106951735B | 公开（公告）日： | 2019-06-04 |
| 发明（设计）人： | 沈红斌;张以泽 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G16B30/00 | 分类号： | G16B30/00;G16B40/00 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 唐燕洁 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分层混合模型的信号肽及其切割位点的预测方法，首先在第一层应用基于氨基酸残基特征的SVM分类器识别蛋白质序列是否含有N端疏水性片段；然后在第二层应用基于氨基酸残基特征和功能性结构域特征对应的朴素贝叶斯和SVM分类器识别疏水性片段是信号肽还是N端跨膜螺旋；最后在第三层，先根据统计学习规则筛选候选切割位点并计算统计性信任分数，然后再通过Needleman‑Wunsch序列比对算法计算候选信号肽序列的相似性分数，对统计性信任分数和序列相似性分数积分确定预测的信号肽切割位点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 混合 模型 信号肽 及其 切割 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分层混合模型的信号肽及其切割位点的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)首先在第一层应用基于氨基酸残基特征的SVM分类器识别蛋白质序列是否含有N端疏水性片段；2)若含有N端疏水性片段，则在第二层应用基于氨基酸残基特征和功能性结构域特征对应的朴素贝叶斯和SVM分类器识别N端疏水性片段是信号肽还是N端跨膜螺旋；3)若识别结果为信号肽，则先根据统计学习规则筛选候选切割位点并计算统计性信任分数，然后再通过Needleman‑Wunsch序列比对算法计算候选信号肽序列的相似性分数，对统计性信任分数和序列相似性分数积分确定预测的信号肽切割位点。
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