TY - Jour A2-Ding，Hui Au - Zhang，Lu Au - Liu，Min Au - Qin，新沂Au - Liu，广州PY - 2020DA - 2020/11/11基于蛋白质序列的蛋白质序列使用IFS的蛋白质序列预测-LightGBM（BO）型SP - 8858489 VL - 2020 AB - 琥珀酰化是蛋白质的重要​​意义改性，其在蛋白质构象调节和细胞功能控制中起着关键作用。许多研究表明，对蛋白质赖氨酸残留物的琥珀酰化改性与许多疾病的发生密切相关。为了理解琥珀酰化的机制，是必要精确地鉴定蛋白质中的琥珀酰化位点。在这项研究中，我们开发了一种新的模型，IFS-LightGBM（BO），它利用增量特征选择（IFS）方法，LightGBM特征选择方法，贝叶斯优化算法和LightGBM分类器，以预测蛋白质中的琥珀酰化位点。具体地，假氨基酸组合物（PSEAAC），定位特异性评分基质（PSSM），病症状态和组成 K. 首先用于提取特征信息的分布氨基酸对（CKSAAP）。然后，利用LightGBM特征选择方法的组合和增量特征选择（IFS）方法选择LightGBM分类器的最佳特征子集。最后，为了提高预测精度并减少计算负荷，贝叶斯优化算法用于优化LightGBM分类器的参数。结果表明，当通过一些常见的指标评估时，基于IFS-LightGBM（BO）的预测模型，例如准确性，召回，精度，Matthews相关系数（MCC），以及 F -测量。SN - 1748-670x UR - HTTPS://Doi.org/10.1155/2020/8858489 Do - 10.1155/2020/8858489 JF - 医学中的计算和数学方法PB - Hindawi KW - ER -