【摘 要】
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针对嗜热蛋白质特征表征能力不足影响预测精度的问题,基于FF和VIM提出了一种新的嗜热蛋白质预测方法。利用MAAC、G-gap二肽组成和CTDC三种特征提取方法,构建499维特征;为减少特征冗余对预测性能的影响,设计VIM算法进行特征筛选,得到179维的最优特征子集;通过对比实验,建立多层感知机预测模型;在独立测试集下所建模型精度达到93.19%,与传统的单一特征提取方法相比有显著改善,总体性能优于已有方法,具有一定的理论和实际意义。
【机 构】
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河南工学院计算机科学与技术学院,河南师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学面上基金(62072157),河南省自然科学基金面上项目(202300410102),河南工学院博士启动项目(KQ2002)。
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针对嗜热蛋白质特征表征能力不足影响预测精度的问题,基于FF和VIM提出了一种新的嗜热蛋白质预测方法。利用MAAC、G-gap二肽组成和CTDC三种特征提取方法,构建499维特征;为减少特征冗余对预测性能的影响,设计VIM算法进行特征筛选,得到179维的最优特征子集;通过对比实验,建立多层感知机预测模型;在独立测试集下所建模型精度达到93.19%,与传统的单一特征提取方法相比有显著改善,总体性能优于已有方法,具有一定的理论和实际意义。
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