[发明专利]一种原核蛋白质乙酰化位点的预测方法

摘要

本发明公开了一种原核蛋白质乙酰化位点的预测方法，包括步骤收集数据；数据处理；特征编码特征训练；构建预测模型。本发明还公开了一种原核蛋白质乙酰化位点的预测方法的应用。本发明方法基于蛋白一级结构信息、物理化学信息和进化信息的多维特征编码，提取原核生物蛋白质乙酰化序列的特征，运用弹性网络Elastic Net优化和筛选最优特征向量，结合支持向量机SVM构建原核乙酰化位点的预测模型，显著提高预测模型对原核乙酰化位点的预测性能；开发的预测软件平台ProAcePred实现了对原核蛋白质乙酰化位点的高通量预测，为蛋白质乙酰化研究提供准确、简便和快速的研究工具，并为进一步的实验研究提供有价值的参考信息。

主权项

一种原核蛋白质乙酰化位点的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)收集数据从蛋白质数据库和相关文献中收集实验验证的原核乙酰化蛋白和位点数据；2)数据处理采用去同源性软件和滑动窗口策略构建古生菌、副溶血弧菌、大肠杆菌、谷氨酸棒状杆菌、结核分枝杆菌、枯草芽孢杆菌、嗜热地芽孢杆菌、黎火疫病原细菌和鼠伤寒沙门菌共九种不同原核生物蛋白乙酰化正样本数据集和负样本数据集；3)特征编码提取正样本数据集的蛋白、负样本数据集的蛋白的一级结构信息、进化信息和物理化学性质，对正样本蛋白、负样本蛋白进行多维特征编码；4)特征训练采用Elastic Net方法挑选重要的维数组成新的特征，确定最优特征向量，减少维数，提高预测准确度；5)构建预测模型将最优特征向量通过支持向量机SVM进行交叉验证训练，结合评价体系指标对预测结果进行评价，评估模型的预测性能和泛化能力，优化模型参数，建立古生菌、副溶血弧菌、大肠杆菌、谷氨酸棒状杆菌、结核分枝杆菌、枯草芽孢杆菌、嗜热地芽孢杆菌、黎火疫病原细菌和鼠伤寒沙门菌共九种不同原核生物蛋白乙酰化最优预测模型。