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蛋白质亚细胞定位预测的机器学习方法
  • ISSN号:1002-137X
  • 期刊名称:《计算机科学》
  • 时间:0
  • 分类:TP3-05[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中山大学数学与计算科学学院,广州510275, [2]中山大学信息技术与科学学院,广州510275, [3]广东省信息安全技术重点实验室,广州510275
  • 相关基金:本文受国家自然科学基金(No.60675016,60633030)资助.
中文摘要:

蛋白质亚细胞定位与其功能密切相关。蛋白质在细胞中的正确定位是细胞系统高度有序运转的前提保障。研究细胞中蛋白质定位的机制和规律,预测蛋白质的亚细胞定位,对于了解蛋白质的性质和功能,了解蛋白质之间的相互作用,探索生命的规律和奥秘具有重要意义。基于机器学习方法的蛋白质亚细胞定位预测是生物信息学研究的热点之一。从数据集的建立、蛋白质序列特征刻画和蛋白质亚细胞定位预测算法3个方面,总结和评述了在过去十几年里机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中的应用情况和取得的成果,分析了机器学习方法在蛋白质亚细胞定位预测方面存在的问题和面临的挑战,指出了蛋白质亚细胞定位研究的主要方向。

英文摘要:

Subcellular localization of protein is closely related to its function,properly localization of protein in the cell is the precondition for the cell system to operate orderly, Probing into the mechanism and principle of protein sorting and predicting its subcellular localization can provide insight into the protein's properties and functional annotation of proteins, and it is significant meaningful to apprehend the nature of life. Predicting the subcelllular localization of protein has become a hot research field in the recent year. The development of constructing datasets, representing protein sequences, as well as classification algorithm in the area of protein subcellular localization prediction were reviewed and commented, and the challenge of machine learning methods faced in this field was then pointed out, in the end, perspectives in this realm were also proposed.

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期刊信息
  • 《计算机科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
  • 主办单位:重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
  • 主编:陈国良
  • 地址:重庆市渝北区洪湖西路18号
  • 邮编:401121
  • 邮箱:jsjkx12@163.com
  • 电话:023-63500828
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-137X
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1075/TP
  • 邮发代号:78-68
  • 获奖情况:
  • 2001年重庆市优秀期刊,2004年第三届重庆市优秀科技期刊,2005年重庆市优秀期刊编辑部,2010年第六届重庆市期刊综合质量考核"十佳科技期刊",2012年重庆市出版专项资金报刊资助项目(重庆市新...,2013年重庆市出版专项资金重点学术期刊资助项目(...,2014年重庆市出版专项资金期刊资助项目(重庆市文...,2015年"中国国际影响力优秀学术期刊"
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国乌利希期刊指南,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:41227