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【摘要编号】31071168/C060706
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基于多分类器集成及流形学习校准的蛋白质相互作用预测方法研究 |
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book2005593(金币+4, 基金HEPI+1): 代发~ 2011-01-29 10:11:45
book2005593(金币+4, 基金HEPI+1): 代发~ 2011-01-29 10:11:45
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项目详情 项目编号 31071168 项目名称 基于多分类器集成及流形学习校准的蛋白质相互作用预测方法研究 项目类型 面上项目 申报学科1 生物信息学研究新技术与新方法(C060706) 申报学科2 生物信息学研究新技术与新方法(C060701) 研究性质 应用基础研究 资助金额 35.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 蛋白质相互作用是当前蛋白质组学要解决的关键问题之一，这个问题的解决将有助于理解生命现象的本质，并对整个生命科学的发展都将起到强有力的推动作用。本项目将从蛋白质的最基本特征即序列特征出发，在蛋白质相互作用的数据整合、特征编码、分类识别和预测结果校准方面进行深入研究，以探索蛋白质相互作用的规律与本质。首先，在整合来自不同数据源相互作用数据的基础上，利用氨基酸残基的理化性质，并结合自相关方法对蛋白质序列进行编码；然后，运用旋转森林和神经网络学习委员会机这两种多分类器集成算法来预测蛋白质相互作用，并结合进化计算方法优化参数，以达到更好的预测效果；最后利用流形学习方法来校准预测结果中的假阳性与假阴性噪声问题，从而得到高可靠性的蛋白质相互作用预测模型。本项目的研究成果将为了解蛋白质功能的实现机制和治疗相关疾病的药物设计提供理论上的依据。 获资助单位 中国科学院合肥物质科学研究院(项目负责人) |
2楼2011-01-21 13:53:58
