山东大学学报（工学版）
山東大學學報（工學版）
산동대학학보（공학판）
JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2014年
2期
12-20
,共9页
魏小敏%徐彬%关佶红
魏小敏%徐彬%關佶紅
위소민%서빈%관길홍
蛋白质相互作用%能量热点%特征选择%递归消除%预测
蛋白質相互作用%能量熱點%特徵選擇%遞歸消除%預測
단백질상호작용%능량열점%특정선택%체귀소제%예측
protein-protein interaction%energy hot spots%feature selection%recursion eliminate%prediction
基于蛋白质相互作用能量热点的特性，定义了残基接触数、溶剂可及性面积相对变化量所占比例等18个新特征。分别使用基于支持向量机（support vector machine，SVM）和基于 F - Score 的递归特征消除法进行特征选择，提出对应的预测模型 SVM - RFE 和 F - Score - RFE 用于蛋白质能量热点的预测。实验结果显示，在独立测试中 F - Score - RFE 模型的 F1比当前预测性能最好的方法提高6.25％，表明所定义的新特征对蛋白质能量热点的识别具有较大的贡献。
基于蛋白質相互作用能量熱點的特性，定義瞭殘基接觸數、溶劑可及性麵積相對變化量所佔比例等18箇新特徵。分彆使用基于支持嚮量機（support vector machine，SVM）和基于 F - Score 的遞歸特徵消除法進行特徵選擇，提齣對應的預測模型 SVM - RFE 和 F - Score - RFE 用于蛋白質能量熱點的預測。實驗結果顯示，在獨立測試中 F - Score - RFE 模型的 F1比噹前預測性能最好的方法提高6.25％，錶明所定義的新特徵對蛋白質能量熱點的識彆具有較大的貢獻。
기우단백질상호작용능량열점적특성，정의료잔기접촉수、용제가급성면적상대변화량소점비례등18개신특정。분별사용기우지지향량궤（support vector machine，SVM）화기우 F - Score 적체귀특정소제법진행특정선택，제출대응적예측모형 SVM - RFE 화 F - Score - RFE 용우단백질능량열점적예측。실험결과현시，재독립측시중 F - Score - RFE 모형적 F1비당전예측성능최호적방법제고6.25％，표명소정의적신특정대단백질능량열점적식별구유교대적공헌。
18 new features such as residue contact number and the proportion of relative change of accessible surface area et al. were derived based on the analysis of protein-protein interaction energy hot spots. Two recursion feature elimina-tion methods were used to select discriminative feature subsets and two corresponding prediction models were proposed, noted as SVM - RFE and F - Score - RFE. The experimental results showed that the prediction model F - Score - RFE could improve 6. 25% in the value of F1 compared with the best existing method on the same independent test dataset, which indicated that new features defined were significant to improve the performance of prediction.
