曹晓勇
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：内蒙古工业大学理学院更多>>
- 发文基金：内蒙古自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学理学更多>>
- 基于组合的矩阵打分算法识别Na^+和K^+配体结合残基
- 2016年
- 金属离子配体与蛋白质的相互作用,在诸多重要的生命进程中实现着不可替代的生物学功能,配体结合残基的预测对蛋白质生物功能的理解提供重要的依据,也有利于药物设计和开发。工作中选取了研究者已整理好的一价金属离子配体Na+和K+的结合残基数据集,在序列水平上使用矩阵打分算法识别了Na^+和K^+金属离子配体结合残基,发现整体分类器的预测结果好于单分类器的预测结果。
- 贾怀乐曹晓勇田耀宇胡秀珍
- 关键词：结合位点
- 基于SVM整体分类器的Ca^(2+)和Mn^(2+)配体结合残基的识别
- 2017年
- 金属离子配体与蛋白质的相互作用,在诸多重要的生命进程中实现了不可替代的生物学功能,配体结合残基的预测对蛋白质生物功能的理解及药物设计有重要意义。工作中选取了Ca^(2+)和Mn^(2+)配体的结合残基数据集,从序列信息出发,提出了一种基于SVM整体分类器的预测方法。对Ca^(2+)配体结合残基,组合3分类器预测的总精度达到了71.45%,马氏相关系数达到了0.431;对Mn^(2+)配体结合残基,组合5分类器预测的总精度达到了81.00%,马氏相关系数达到了0.620。
- 张晓瑾胡秀珍曹晓勇陈宇翔
- 关键词：SVM算法结合位点
- 融合物化特征及结构信息的随机森林算法识别Ca^(2+),Mg^(2+)和Mn^(2+)结合残基被引量：1
- 2018年
- Ca^(2+),Mg^(2+)和Mn^(2+)结合残基的识别是众多的金属离子配体中效果较差的,但这些金属离子配体与蛋白质的相互作用在生命进程中实现了不可替代的生物学功能,因此提高Ca^(2+),Mg^(2+)和Mn^(2+)结合残基的识别质量对药物设计特别重要。工作中提出了一种融合物化特征及结构信息的随机森林预测方法,对Ca^(2+),Mg^(2+)和Mn^(2+)配体结合残基预测的总精度分别达到了77.6%,77.0%和87.1%,马氏相关系数分别达到了0.563,0.542和0.743。同时将同样的预测参数降维后应用于SVM方法对三种金属离子结合残基进行了预测,也得到了较好的预测结果。
- 曹晓勇胡秀珍张晓瑾
- 关键词：SVM算法结合位点
