使用K緊鄰算法及其多種改進算法對抗凋亡蛋白和促凋亡蛋白的分類研究.pdf

1、蛋白質(zhì)是機體組織和器官的重要組成成分，在生命活動過程中有著復(fù)雜而精細的生物學(xué)功能;細胞內(nèi)幾乎所有的化學(xué)反應(yīng)均由蛋白質(zhì)負責(zé)催化;機體生命活動之所以能夠井然有序的進行，很重要的原因是由于蛋白質(zhì)的參與。蛋白質(zhì)在不同的細胞中行使的功能也大不相同。其中有一種蛋白質(zhì)因其功能的特殊而被大量研究——凋亡蛋白。凋亡蛋白根據(jù)其功能的不同又可細分為:抗凋亡蛋白和促凋亡蛋白。
　　本文利用2013年構(gòu)建的抗凋亡蛋白和促凋亡蛋白數(shù)據(jù)集先對已有的和改進的算法

2、進行性能評估，然后再對多種算法的分類結(jié)果進行分析。算法的評估和結(jié)果的分析中我們主要提取了以下幾種特征信息;氨基酸組分信息、組分分段信息、基因本體信息、保守位點進化信息等。對于高維特征空間我們提出了融合支持向量機（SVM）和Shannon信息的降維方法。在算法的評估過程中我們將目前公認性能穩(wěn)定的支持向量機算法(SVM)作為參考，將其預(yù)測性能調(diào)整到最優(yōu)狀態(tài)，然后將此狀態(tài)下的特征空間輸入到本文采用的(K-緊鄰(KNN)，離散增量(ID)，融合