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国家自然科学基金(10371063)

作品数:3 被引量:10H指数:1
相关作者:覃征刘颖赵凌志林元烈更多>>
相关机构:清华大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技攻关计划国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术生物学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇生物学

主题

  • 2篇蛋白
  • 2篇蛋白质
  • 2篇白质
  • 1篇蛋白质磷酸化
  • 1篇学习机
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇生物信息
  • 1篇生物信息学
  • 1篇生物序列
  • 1篇生物序列分析
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇位点预测
  • 1篇先验
  • 1篇先验信息
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇磷酸化
  • 1篇NOVEL_...
  • 1篇PREDIC...

机构

  • 2篇清华大学

作者

  • 2篇刘颖
  • 2篇覃征
  • 1篇林元烈
  • 1篇赵凌志

传媒

  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇Genomi...

年份

  • 1篇2006
  • 1篇2005
  • 1篇2004
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
A Novel Method for N-terminal Acetylation Prediction
2004年
The NetAcet method has been developed to make predictions of N-terminal acetylation sites, but more information of the data set could be utilized to improve the performance of the model. By employing a new way to extract patterns from sequences and using a sample balancing mechanism, we obtained a correlation coefficient of 0.85, and a sensitivity of 93% on an independent mammalian data set. A web server utilizing this method has been constructed and is available at http://166.111.24.5/acetylation.html.
YingLiuYuanlieLin
关键词:蛋白质
Weighted SVM在蛋白质磷酸化位点预测中的应用被引量:10
2006年
Weighted SVM是标准SVM针对非均衡样本的改进。首次将Weighted SVM用于蛋白质磷酸化位点的预测,在最新版的蛋白质磷酸化数据集PhosphoBase上,取得了目前为止最好的分类精度。k-fold交叉验证和独立测试集实验的结果表明,通过对样本数相对较少的正样本赋予较大的惩罚参数,Weighted SVM有效地改善了分类器向负样本方向的“偏斜”,提高了总的预测正确率以及(正样本)查全率。
赵凌志刘颖覃征
关键词:WEIGHTEDSVM蛋白质磷酸化生物信息学数据挖掘
含先验信息的学习机在生物序列分析中的应用
2005年
生物序列分析是机器学习和数据挖掘技术一个重要的应用领域。它的特别之处在于,很多有领域背景的先验知识可以在分析过程中得到利用,从而改善分析的效果。在对蛋白质的乙酰化修饰的预测过程中,通过合理地利用先验信息,改进模式提取方法,能够显著地提高支持向量机模型的预测性能。
刘颖林元烈覃征
关键词:先验信息生物序列分析支持向量机
共1页<1>
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