基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基因和蛋白預(yù)測(cè)研究.pdf

1、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基因和蛋白預(yù)測(cè)研究姓名：李驁申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：生物醫(yī)學(xué)工程指導(dǎo)教師：馮煥清20050501基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基因和蛋白預(yù)測(cè)研究摘要同數(shù)據(jù)集的結(jié)果分析表明，LOCsVMPSI方法是一種高效、魯棒性強(qiáng)的真核蛋白質(zhì)亞定位的預(yù)鍘方法。使用該方法，我們構(gòu)建了一個(gè)在線預(yù)測(cè)阿站提供服務(wù)(b!￡＆；』』＆i!i!￡!!里!!!!!：!!!：141：!!』!!!!!!!Pii』』!!!!!!Q；i：pj

2、Q)。3使用支持向量回歸技術(shù)對(duì)殘基可溶性的真實(shí)值進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)RS—126，Manesh一215和cB一513三個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了測(cè)試，通過(guò)比較不同的參數(shù)及窗寬模型來(lái)獲得最佳結(jié)果，采用平均絕對(duì)誤差、相關(guān)系數(shù)等參數(shù)來(lái)衡量預(yù)測(cè)效果，同時(shí)與多層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(RVP—Net)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較，在3次交叉驗(yàn)證情況下三個(gè)數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)誤差和相關(guān)系數(shù)參數(shù)均有提高。另外，該算法采用了多序列比對(duì)作為輸入，效果比單序列有顯著提高。采用該方法，對(duì)CB一

3、513數(shù)據(jù)集平均絕對(duì)誤差可以達(dá)到168％、相關(guān)系數(shù)為O562，而用RVP—Net方法分別為188％和O480。最后將PsI—BLAsT方法同支持向量回歸相結(jié)合，提出了名為RSAPred的在線預(yù)測(cè)系統(tǒng)，可以同時(shí)對(duì)殘基相對(duì)可溶性的真實(shí)值以及可溶狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確快速地預(yù)測(cè)。該預(yù)測(cè)系統(tǒng)的網(wǎng)址是墮!!衛(wèi)；』』旦jQi!!!Q￡里墾i曼苧：婪曼羔璺：竺壘叢：生旦』基妄△乜!曼魚(yú)Z!塑立墾基：!Ⅱ叢。本文的研究工作得到了中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)高水平大學(xué)建設(shè)重點(diǎn)