[发明专利]基于集成分类器的TA蛋白靶向预测方法在审
| 申请号： | 201810273087.8 | 申请日： | 2018-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN108595909A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 刘弘;何演林;马长乐;赵丹丹;陆佃杰;吕晨 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06F19/16 | 分类号： | G06F19/16;G06F19/24;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 王志坤 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成分类器的TA蛋白靶向方法，包括：采用PSSM方法对蛋白质数据进行编码；融合了一种Bayes的特征提取方法来提取蛋白质序列特征；采用mRMR算法对蛋白质数据进行特征选择；用支持向量机去训练模型，在训练过程中基于网格方式对参数γ和惩罚系数C进行优化；最后，集成SVM、NB、RF、Logist、KNN五种弱分类器对TA蛋白在亚细胞器靶向的分类结果，通过投票方式得出最终的分类结果；本发明有益效果：融合了一种Bayes的特征提取方法来提取蛋白质序列特征，通过集成多种算法的分类结果，可以更好的预测TA蛋白在亚细胞器的靶向。 | ||
| 搜索关键词： | 分类结果 蛋白 靶向 蛋白质序列特征 蛋白质数据 集成分类器 特征提取 算法 亚细胞器靶向 支持向量机 惩罚系数 弱分类器 特征选择 投票方式 网格方式 训练过程 训练模型 亚细胞器 融合 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.基于集成分类器的TA蛋白靶向方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过对蛋白质blast序列产生的PSSM矩阵信息编码；(2)Bayes特征提取：利用基于互信息的最大相关最小冗余mRMR的特征选择算法对数据库中多关系进行特征选择，在每个关系表中都选择出对分类帮助最大的特征子集，根据贝叶斯方法，求出每个氨基酸在每个位置发生的概率；(3)对提取得到的不同特征特征值进行归一化处理，使所有值都落入相同的数字取值区间内；(4)利用训练学习后的集成模型进行分类，采用投票的方式选择出最终的分类结果。
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