基于GBM算法预测蛋白质琥珀酰化位点的研究与实现

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赖氨酸琥珀酰化作为一种极其重要的蛋白质翻译后修饰,在生物功能调节和功能障碍方面扮演着重要的角色,这代表着它会和许多疾病发生有一定的关系。因此,确定一个未知特性蛋白质序列中,哪些赖氨酸残基是被琥珀酰化的,在基础研究和药物开发中是重要的工作。如果使用生物实验来解决这个问题,蛋白质序列中的所有位点都需要被检测,需要大量的实验,这会浪费大量的时间。为了解决这一问题,本文中开发了一个名为pSuc-PseRat的预测工具,为实验提供参考,提高实验效率。pSuc-PseRat预测工具的特征主要来自两方面:(1)对琥珀酰化位点和非琥珀酰化位点进行二进制编码得到蛋白质序列的特征。(2)根据琥珀酰化位点和非琥珀酰化位点的序列对的关系得到相应的特征。利用这些特征来训练11个GBM(gradient boosting machine)分类器用来构造预测工具。pSuc-PseRat预测工具在五折交叉检验中得到AUC的平均值为0.805,并且在两个独立测试集的验证中有良好的表现。本文的pSuc-PseRat预测工具提供了一个免费而且实用的网站来提供预测服务,网址为:http://ccsipb.lnu.edu.cn/pred/succ_prediction/。
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