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J-GLOBAL ID：201702263731559885   整理番号：17A0094542

ACC変換とRFEアルゴリズムに基づく蛋白質の局在化予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting protein subnuclear location using ACC transformation and RFE algorithm

著者 (4件)： Li Xiaowei (College of Food Science & Technology, Shanghai Ocean University) ,  Liu Taigang (College of Information Technology, Shanghai Ocean University) ,  Tao Peiying (College of Food Science & Technology, Shanghai Ocean University) ,  Wang Chunhua (College of Information Technology, Shanghai Ocean University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 15  ページ： 83-87  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 真核細胞における核内蛋白質の局在化の情報を得ることは、タンパク質の機能にとって非常に重要な意義がある。計算方法を利用してタンパク質の核レベルでの定位に対する挑戦性を予測する問題に対して、自互協の分散変換と再帰的特徴に基づくタンパク質の位置決めを予測する方法を提案した。この方法は,位置特異性スコアマトリックスに基づく自互共分散変換を用いて蛋白質配列の特徴ベクトルを構築し,再帰的特徴抽出法を用いて特徴選択を行い,サポートベクトルマシンを予測ツールとして選択し,2つの古典的データセットSC714とLD504においてJia克刀試験を行った。実験結果は,この方法が,多くの既存の予測法よりも高い予測精度を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴選択 ,  *タンパク質 ,  共分散 ,  サポートベクトルマシン ,  予測技法 ,  真核細胞 ,  特徴抽出 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 予測精度 ,  特徴ベクトル ,  *局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： protein subnuclear location ,  position specific scoring matrix ,  auto cross covariance transformation ,  recursive feature elimination

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： ACC ,  アルゴリズム ,  蛋白質 ,  局在化 ,  予測