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《中国化学会第29届学术年会摘要集——第19分会:化学信息学与化学计量学》2014年
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基于序列和结构信息预测蛋白质-蛋白质相互作用可药性

代旭  敬闰宇  董永成  李梦龙  郭延之  
【摘要】:蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs)在绝大多数细胞过程中扮演非常重要的作用,随着其结构数据的不断积累,越来越多的实例证明PPIs作为小分子药物靶标是可行的。为了更有效,全面的预测新的PPIs药物靶标,本文结合机器学习算法—支持向量机(SVM)基于序列和结构信息评估PPIs的可药性。这里,我们第一次提出了由34个可药PPIs和122个不可药PPIs构成的非冗余数据集。此外,我们结合了多种特征选择方法,不同的正负样本比例,多种特征数目,建立288个模型,挑选其最优模型,并重复该过程100次,获取最具代表性的模型。最后,挑选出的模型在5次外部交叉验证中的准确率,灵敏度,特异性分别为94.18%,91.43%,95.19%,独立测试集结果也令人满意。
【作者单位】:四川大学化学学院
【分类号】:Q51

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