该文描述了运用数字信号处理方法和模式识别分类算法,从理论和实验方面对膜蛋白部分序列顺序(Quasi Sequence Order)信息进行提取和分类预测方法的研究.基于蛋白质氨基酸组分含量,目前已提出了许多预测膜蛋白类型的算法,预测结果表明氨基酸组分与膜蛋白类型具有密切关系,但最终蛋白质分子特性是由氨基酸序列决定的.后来发展了通过引入氨基酸部分序列顺序信息,基于伪氨基酸组分含量(Pseudo Amino Acid Composition),预测成功率有了明显提高.该文继承了这一思想,目标是发展一个氨基酸部分序列顺序特征提取的新方法和分类算法.因此该文作者首先介绍了信号处理技术和模式识别分类器的基本概念和数学基础,之后将傅立叶变换、自相关函数、谱分析和马氏距离判据、协方差判别式算法以及基于统计学习理论的支持向量机用于膜蛋白类型预测,讨论膜蛋白序列特征提取和分类预测问题,给出算法实现的原理和框架,最后分别通过实验数据检验,给出预测结果,并进行了讨论.