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为节约实验成本，提高工作效率，提出利用计算的方法预测B细胞表位，通过预测得到较为精确的结果。提取氨基酸的10个表位相关属性特征，并使用支持向量机的分类方法对抗原表面氨基酸进行分类，预测得到候选表位残基。最后通过15个测试例，验证了笔者算法的有效性。
基于支持向量机构象性B细胞表位预测研究
【摘 要】
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为节约实验成本，提高工作效率，提出利用计算的方法预测B细胞表位，通过预测得到较为精确的结果。提取氨基酸的10个表位相关属性特征，并使用支持向量机的分类方法对抗原表面氨基酸
【机 构】
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东北师范大学体育学院,东北师范大学计算机科学与信息技术学院
【出 处】
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吉林大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2015年3期
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