基于改进PCA的蛋白质O-糖基化位点的预测

作者：杨雪梅

来源：价值工程, 2018, 37(36): 194-196.

DOI：10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2018.36.082

• 预测
• 蛋白质
• 改进主成分分析
• SVM

提出了改进的主成分分析(IPCA)的方法,结合支持向量机(SVM)对蛋白质O-糖基化位点进行预测。IPCA克服了传统主成分分析(PCA)寻找全局主要成分的不足,对类内样本进行加权,在保护局部结构的前提下,消除了变量之间的相关性,提取出具有局部特征的主要成分。然后,在特征空间中用SVM进行分类(预测)。实验结果表明,IPCA+SVM方法是预测糖基化位点行之有效的方法。

• 单位
  咸阳师范学院