基于概率神經網絡的蛋白質相互作用分類器

摘要: 蛋白質- 蛋白質作用面上的結構特征對于研究蛋白質功能具有重要意義。提出了一種新的、基于統計直方圖提取蛋白質作用面特征的方法, 并且利用提取出的作用面特征, 結合概率神經網絡, 實現了對作用面結構類型的分類預測。從預測結果來看, 統計直方圖提取出的特征, 對蛋白質作用面結構具有很好的區分能力, 而且可以通過調節劃分的區間個數和節點的選取方式, 達到對作用面結構的不同粒度的描述, 以適用于不同目的的研究, 這可能對與結構有關的某些生物信息學問題的研究具有啟發性。利用概率神經網絡對作用面結構進行分類預測, 避開了費時的結構比對和數據庫搜索, 且訓練快速, 擴展能力強, 正確率高, 對獨立測試集的911 個蛋白復合物視在正確率達到90.67%。基于該算法的MATLAB 分類器軟件可以通過E-Mail 與作者聯系獲取。