【摘 要】
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酶的类型与其功能和催化性能关系密切,对于新发现的酶,可以通过确定它的类型来表明其生物功能。目前研究酶的生化实验方法不仅费时、耗资,而且可能会碰到许多无法解决的实际困难,因此使用机器学习算法来识别酶类型的理论方法显得十分重要。从酶的一级序列出发,给截取的氨基酸片段打分,将打分值和离散增量值构成的组合向量作为特征参数,运用支持向量机的算法预测酶的类型,取得了较好的预测结果,Jackknife检验的预测成功率为88.86%,表明此算法对于酶的分类预测非常有效。
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酶的类型与其功能和催化性能关系密切,对于新发现的酶,可以通过确定它的类型来表明其生物功能。目前研究酶的生化实验方法不仅费时、耗资,而且可能会碰到许多无法解决的实际困难,因此使用机器学习算法来识别酶类型的理论方法显得十分重要。从酶的一级序列出发,给截取的氨基酸片段打分,将打分值和离散增量值构成的组合向量作为特征参数,运用支持向量机的算法预测酶的类型,取得了较好的预测结果,Jackknife检验的预测成功率为88.86%,表明此算法对于酶的分类预测非常有效。
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