【摘 要】
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本文利用支持向量机(SVM)和直推式支持向量机(TSVM)算法，对来源于SwissProt数据库的蛋白序列片段进行模式识别分析，比较了两者的性能和应用中的特点。综合两种方法的预测结
【出 处】
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中国协和医科大学 中国医学科学院 北京协和医学院 清华大学医学部
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本文利用支持向量机(SVM)和直推式支持向量机(TSVM)算法，对来源于SwissProt数据库的蛋白序列片段进行模式识别分析，比较了两者的性能和应用中的特点。综合两种方法的预测结果识别出1211个新的PTDs。然后本研究对其中的一个预测结果hPer1-PTDs，进行理化性质和结构特征分析，探讨了与其穿膜功能相关的因素。文章建立了基于局域网的生物分析平台；利用模式识别的方法SVM和TSVM预测PTDs；利用生物信息学的方法对hPer1-PTD及其单一位点Ala突变体引起的理化性质和空间结构变化进行分析，并经过分子生物学实验对照验证。
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