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摘要
赖氨酸琥珀酰化是一种新型的翻译后修饰，在蛋白质调节和细胞功能控制中发挥重要作用，所以准确识别蛋白质中的琥珀酰化位点是有必要的。传统的实验耗费物力和财力。通过计算方法预测是近段时间以来提出的一种高效的预测方法。本研究中，我们开发了一种新的预测方法iSucc-PseAAC,它是通过使用多种分类算法结合不同的特征提取方法。最终发现，基于耦合序列(PseAAC)特征提取下，使用支持向量机分类效果是最好的，并结合集成学习解决了数据不平衡问题。与现有方法预测效果对比，iSucc-PseAAC在区分赖氨酸琥珀酰化位点方面，更具有意义和实用性。
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