[发明专利]一种基于机器学习技术预测细菌外膜蛋白质的方法

摘要

本发明公开了一种使用机器学习技术来在细菌基因组上预测其编码的外膜蛋白质的方法，该方法为：利用PSI‑BLAST算法，计算蛋白质的位置特异性特征向量，采用自相关函数来进行特征转换，建立基于支持向量机的分类器，对外膜蛋白质和非外膜蛋白质进行分类，通过本地计算机程序，接受用户输入的蛋白质序列，预测其是否为一个外膜蛋白。本发明可对细菌全基因组编码的蛋白质序列进行计算预测，敏感度高，计算速度快，为细菌基因组内外膜蛋白质的快速鉴定和筛选提供了有效工具。本发明是一种准确有效的外膜蛋白筛选方法，可广泛应用于新测序细菌基因组的外膜蛋白质的鉴定。

主权项

1.一种基于机器学习技术预测细菌外膜蛋白质的方法，其特征在于，所述的方法包括：利用PSI-BLAST算法，将蛋白质序列与无冗余的蛋白质序列数据库进行比对，计算位置特异性打分矩阵，采用一个自相关函数，计算序列一定区域内同一类氨基酸的PSSM组成特征和PSSM自相关特征，共同组成蛋白质特征向量，采用支持向量机建立机器学习分类模型，使用训练数据集对模型进行训练和优化，训练好的模型可对未知的蛋白质序列进行分类，判断其是否为外膜蛋白质。