【摘 要】
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从已知的蛋白质序列数据出发, 预测蛋白质的功能是生物信息学研究的一项重要任务. 常见而有效的一种方法是将蛋白质按照其序列特征归并到不同的功能类中去. 据此应用最大似然
【机 构】
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中国科学院上海生命科学研究院生物信息中心,中国科学院研究生院
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从已知的蛋白质序列数据出发, 预测蛋白质的功能是生物信息学研究的一项重要任务. 常见而有效的一种方法是将蛋白质按照其序列特征归并到不同的功能类中去. 据此应用最大似然估计(MLE)算法, 我们发展了一种以蛋白质结构域组成特征为基础的方法, 对蛋白质进行功能分类. 运用此方法及根据文献发展的另一种方法对酵母(Saccharomyces cerevisiae)基因组进行了预测, 并对2种方法进行了比较. 结果表明, MLE方法预测明显优于另一种方法. MLE方法的特异性达到75.45%, 敏感性达到40.26%, 也说明结构域是蛋白质的一个重要特性, 它与蛋白质的功能紧密相关.
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