[发明专利]一种基于特征优化的G蛋白偶联特异性预测的方法在审
| 申请号： | 201711211883.0 | 申请日： | 2017-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN108052795A | 公开（公告）日： | 2018-05-18 |
| 发明（设计）人： | 江振然;余蔚明 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06F19/18 | 分类号： | G06F19/18 |
| 代理公司： | 上海麦其知识产权代理事务所(普通合伙) 31257 | 代理人： | 董红曼 |
| 地址： | 200062 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征优化的G蛋白偶联特异性预测的方法，包括如下步骤：从数据库中获取GPCRs与G蛋白的偶联信息，构建待测的蛋白序列数据集；提取数据集内细胞内外不同区域蛋白序列数据的多种不同生物学特征，整合得到原始的特征信息；同时使用mRMR算法和Relief算法在内的优化方法对原始特征信息进行特征评估和有效特征选择，选取与GPCR/G蛋白之间偶联特异性相关的最优特征子集；使用支持向量机分类方法构建用于G蛋白偶联特异性预测的SVM分类模型；基于SVM分类模型获得用于预测G蛋白各偶联特异性的子预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 优化 蛋白 特异性 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征优化的G蛋白偶联特异性预测的方法，其特征在于，包括如下步骤：从gpDB数据库中获取GPCRs与G蛋白之间的偶联信息，构建待测的蛋白序列数据集；提取所述数据集内蛋白序列数据的多种不同生物学特征，获得原始特征信息；同时使用子预测模型对原始特征信息进行特征评价和有效特征选择，选取与GPCR/G蛋白偶联特异性相关的最优特征子集；综合上述特征优化信息，使用支持向量机分类器方法构建用于G蛋白偶联特异性预测的SVM分类模型；基于SVM分类模型获得用于预测G蛋白各偶联特异性的子预测模型。
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G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
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