TY -的A2 -叮,回族非盟-丁,晨晨盟——汉,海涛AU - Li Qianyue AU -杨,庐山逍夏盟,刘Taigang PY - 2021 DA - 2021/01/06 TI - iT3SE-PX:细菌鉴定III型分泌效应物使用PSSM概要文件和XGBoost特征选择SP - 6690299六世- 2021 AB -识别细菌III型分泌效应器(T3SEs)已成为生物信息学领域的一个热门研究课题由于其至关重要的作用在宿主-病原体相互作用的理解和对病原体发展更好的治疗靶点。然而,所有效应蛋白的识别利用传统的实验方法往往费时又费力。因此,发展的计算方法准确地预测假定的小说效应器在减少的数量是很重要的生物实验进行验证。在这项研究中,我们提出了一个方法,称为iT3SE-PX,识别T3SEs仅仅基于蛋白质序列。首先,三种特征提取的position-specific得分矩阵(PSSM)配置文件来帮助训练机器学习(ML)模型。然后,极端的梯度增加(XGBoost)算法进行排列这些特性基于他们的分类能力。最后,选择最优特征作为输入到支持向量机(SVM)分类器预测T3SEs。基于这两个基准数据集,我们进行了100次随机5倍交叉验证(CV)和一个独立的测试,分别。实验结果表明,该方法实现了性能优越的大多数现有的方法相比,可以作为一个有用的工具识别假定的T3SEs,给定的序列信息。SN - 1748 - 670 - 2021/6690299 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/6690299——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER