TY - JOUR A2 - 贤，郑AU - 高，振国AU - 王，雷盟 - 夏，施雄AU - 你，朱虹AU - 阎鑫AU - 周，永PY - 2016 DA - 2016/ 06/29 TI - ENS-PPI：一种新型的集成分类预测蛋白质从PSSM SP利用自协方差转型互动 - 4563524 VL - 2016 AB - 在大多数生物活性的蛋白质 - 蛋白质相互作用（生产者价格指数）起到至关重要的作用。虽然高通量生物技术的发展已经产生了各种生物体相当大的PPI数据，许多问题仍远未解决。一些基于机器学习的计算方法已经被开发，以促进新型PPI的鉴定。在这项研究中，一种新颖的预测器是使用旋转森林（RF）算法自协方差（AC）组合的特征从位置特异性得分矩阵（PSSM）萃取设计。更具体地，使用蛋白质的氨基酸序列中的信息产生的PSSM来。然后，有效的基于序列的特征表示，自协方差，被用于提取特征从PSSM来。最后，RF模型被用作分类器的相互作用和非相互作用蛋白对之间进行区分。该方法实现上的生产者价格指数进行时承诺业绩预测 酵母， H。 幽门螺杆菌和 独立的数据集。好结果表明，该模型适用于生产者价格指数的预测，也可为解决其他生物信息学问题有用的辅助工具。SN - 2314-6133 UR - https://doi.org/10.1155/2016/4563524 DO - 10.1155 /四百五十六万三千五百二十四分之二千○一十六JF - 生物医学研究国际PB - Hindawi出版公司公司KW - ER -