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    基于兩層SVM學習機制的蛋白質結晶預測方法

    781   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:25:58
    本發明提供一種基于兩層SVM學習機制的蛋白質結晶預測方法。首先，利用PSI-BLAST從蛋白質序列信息中獲取蛋白質的進化信息；再從序列信息、蛋白質進化信息、氨基酸物理化學屬性等信息中抽取AAC、DiAAC、TriAAC、PseAAC、PsePSSM五種視角特征；然后，使用五種視角特征訓練一個兩層SVM預測模型(2L-SVM)；然后，再使用2L-SVM模型進行預測：(1)將得到的五種視角特征分別輸入到2L-SVM中所對應的第一層模型中，將得到五個概率輸出輸入2L-SVM的第二層預測模型中得到預測概率；最后，使用閾值分割技術得到最終決策。該方法的優點在于：使用五種不同視角的特征，增加有效鑒別信息，提升模型的預測能力；而且使用2L-SVM預測模型，有效的避免不同視角之間相互干擾導致的信息丟失，提高模型的預測精度。
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    聲明：
    “基于兩層SVM學習機制的蛋白質結晶預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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