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      貝葉斯方法在蛋白質(zhì)耐熱性分類中的研究

      2009-08-15 | rar | 198 | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      氨基酸含量是影響蛋白質(zhì)耐熱性的主要因素。本文以氨基酸含量為特征向量，研究了
      貝葉斯方法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)耐熱性的準(zhǔn)確度。結(jié)果表明，基于貝葉斯方法的局部預(yù)測(cè)率
      和全局預(yù)測(cè)率分別為73.1%和76.1%。這不僅表明貝葉斯方法適合于蛋白質(zhì)耐熱性
      的分類，而且也證明了氨基酸含量的確對(duì)蛋白質(zhì)耐熱性有重要作用。
      地球上的生物對(duì)周圍環(huán)境有著驚人的適應(yīng)性。在噴發(fā)的火山中，在高鹽的死海里，在冰
      冷的極地都可以發(fā)現(xiàn)它們的蹤跡。Andrey Karshikoff 等[1]根據(jù)微生物的最適生長溫度將其分為四大類：嗜冷菌（0℃<最適生長溫度<20℃），常溫菌（20℃=<最適生長溫度<50℃），耐熱菌（50℃=<最適生長溫度<80℃），超耐熱菌（80℃=<最適生長溫度<120℃）。盡管常溫菌和嗜熱菌的蛋白質(zhì)都是由20 種相同的氨基酸組成，然而它們的耐熱性卻有很大差別。影響蛋白質(zhì)耐熱性的因素很多，主要有：氨基酸含量、氫鍵、鹽橋、溶劑接觸表面積等因素[2]。
      長期以來，人們認(rèn)為氨基酸含量是影響蛋白質(zhì)耐熱性的主要因素[3]。
      根據(jù)耐熱性對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)就是蛋白質(zhì)分類的過程。分類的方法很多，主要有支持向
      量機(jī)[4]，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]，KNN[6]等。貝葉斯是基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的分類器。本文以氨基酸含量為特征向量研究了貝葉斯方法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)耐熱性的準(zhǔn)確度，這樣不僅可以判斷貝葉斯方法是否適合于蛋白質(zhì)耐熱性分類，而且可以判斷氨基酸含量是否是影響蛋白質(zhì)耐熱性的主要因素。
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