【摘 要】
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糖基化是真核细胞中最常见的翻译后蛋白质修饰过程之一。传统的神经网络方法已被应用预测蛋白质糖基化位点,预测的准确性主要依赖于特征向量的维数（蛋白质序列的长度）,并随着蛋
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院,中南林业科技大学林学院,立命馆大学信息工程学院
【基金项目】
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日本国文部省教育、科技、文化、运动项目（19300080）, 湖南省研究生创新基金（CX2009B159）
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糖基化是真核细胞中最常见的翻译后蛋白质修饰过程之一。传统的神经网络方法已被应用预测蛋白质糖基化位点,预测的准确性主要依赖于特征向量的维数（蛋白质序列的长度）,并随着蛋白质序列长度的增加而提高,但网络的结构变得越来越复杂,增加了计算运行成本。为了解决这一问题,提出了主成分分析和BP神经网络相结合的新方法对O—糖基化位点进行预测和分析,用PCA提取主成分构造子空间以降低输入的蛋白质序列的维数,再用BP神经网络预测一个特定的蛋白质序列是否被糖基化。实验表明,提出的新方法能大大缩短计算时间,并能提高预测的准确性。
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