【摘 要】
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将蛋白质序列的ATP绑定位点与非绑定位点进行分类是个不平衡的二分类问题,其中绑定位点是样本数目稀少的正类样本,非绑定位点是样本数目众多的负类样本。根据机器学习关于可
【基金项目】
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江苏省自然科学基金（BK20141403）, 中国博士后特别资助（2014T70526）
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将蛋白质序列的ATP绑定位点与非绑定位点进行分类是个不平衡的二分类问题,其中绑定位点是样本数目稀少的正类样本,非绑定位点是样本数目众多的负类样本。根据机器学习关于可以将分类问题作为回归问题的特例的观点出发,并根据所研究问题本身的特点,在此提出一种基于随机下采样和支持向量回归的蛋白质-ATP绑定位点预测方法。首先,使用滑动窗口抽取蛋白质序列中每个残基的特征,得到一批不平衡的两类样本;其次,应用随机下采样策略,消除正负样本存在的显著不平衡;最后,使用支持向量回归建立预测模型,并选取合适的阈值进行蛋白质-ATP
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