肽鑒定結果評估模型的特征選擇研究

上一篇 / 下一篇 2008-03-12 20:24:11/ 個人分類：蛋白質組

文件版本: V1.0
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李德泉付巖孫瑞祥賀思敏高文
（中國科學院計算技術研究所數字化技術研究室北京 100080）（中國科學院研究生院北京 100039）

摘要在串聯質譜鑒定中，高通量的數據庫搜索和相似性比對會產生大量的鑒定結果。如何對這些結果進行定量的有效性評估是目前蛋白質組學研究的一個關鍵問題。從模式分類的角度看，該問題可以理解為根據比對打分特征對鑒定結果進行真陽性和假陽性兩類的分類問題，本文在解決該問題的特征選擇環節上提出了一系列新的反映串聯質譜中離子碎裂規律的分類特征，然后使用支持向量機（SVM）對肽鑒定結果進行定量評估。對新增加的特征做了分類能力評估，并選取 12 個特征構建了新的 SVM 分類模型。實驗表明使用了新的特征集合的分類模型可使用更少的特征數得到比前人工作更好的分類能力，并且新模型還能評估肽鑒定結果的可信度，用于進一步的蛋白質鑒定結果綜合評價。

關鍵詞支持向量機; 特征選擇；肽序列鑒定驗證；生物信息學

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