[发明专利]多肽鉴定的自步长学习方法

摘要

本发明公开了一种多肽鉴定的自步长学习方法，适于从数据库匹配软件输出的多肽谱匹配中鉴定正确的匹配。主要包括数据预处理，求解半监督学习模型，根据训练得出的分类器鉴定正确的多肽谱匹配。该技术通过增大自步长学习参数，实现了从可信样本到不可信样本的自动提取和分析过程，该技术克服了现有方法在正确多肽谱匹配比例较小的数据集上鉴定性能不稳定的缺陷，使得所公开的方法在不同类型的数据集上均可得到稳定的多肽谱匹配鉴定结果。

主权项

一种多肽鉴定的自步长学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.数据预处理；步骤2.求解如下形式的半监督学习模型：minβ,θF(β,θ)=βTKβ+c1Σi∈Ω-θi·{max(0,1-yiKiTβ)}2+c2Σi∈Ω+θi·{max(0,1-yiKiTβ)}2+λ·Σi=1Nθis.t.θi=1,i∈Ω-,0≤θi≤1,i∈Ω+---(1)]]>其中，训练样本为xi∈Rd为数据库搜索引擎输出的多肽谱匹配,yi∈{‑1,+1}，诱骗PSM标签为“‑1”，目标PSM标签为“+1”，Ω‑＝{i|yi＝‑1},Ω+＝{i|yi＝+1}，β∈RN,θ＝[θ1,...,θN]T∈RN是模型待求解的决策变量，θi∈[0,1]表征第i个样本标签的置信度，c1＞0,c2＞0,λ＞0为模型参数，核矩阵Kij＝k(xi,xj)，k(·,·)为预先选取的核函数，Kj表示矩阵K的第j列；步骤3.依据训练得出的分类器鉴定正确的多肽谱匹配。