基于偽氨基酸和支持向量機的蛋白質亞細胞定位預測

摘要: 用電子—離子偽勢能(E IIP) 對蛋白質序列數字化, 經離散傅立葉變換(DFT) 后, 取5個最高幅值對應的頻率和20種氨基酸在序列中所占的百分比組成偽氨基酸。用支持向量機(SVM ) 方法得到分類的模型, 并用幾個標準的測試方法測試模型的性能。自身一致性測試和Jackknife 測試均取得高的預測準確率, 獨立數據集測試的準確率超過80%。和之前報道的方法相比, 本方法具有較高的預測準確率。