程薇薇 王瑩

摘要：隨著對(duì)酶分類(lèi)預(yù)測(cè)的研究需要，本文采用Shen建立的數(shù)據(jù)庫(kù)，從蛋白質(zhì)序列出發(fā)，將每條蛋白質(zhì)序列分成等長(zhǎng)的15段得到離散增量值、低頻功率譜密度值、N端和C端的矩陣打分函數(shù)值和模體頻數(shù)構(gòu)成的組合向量表示蛋白質(zhì)序列信息，用支持向量機(jī)算法對(duì)六類(lèi)酶的家族類(lèi)及其亞類(lèi)進(jìn)行預(yù)測(cè).轉(zhuǎn)移酶的預(yù)測(cè)精度依次為92.9%.

關(guān)鍵詞：模體;矩陣打分值;離散增量;支持向量機(jī);轉(zhuǎn)移酶

中圖分類(lèi)號(hào)：Q55 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1673-260X（2019）05-0017-02

酶是一種生物催化劑，影響著細(xì)胞生長(zhǎng)、代謝等生命過(guò)程的化學(xué)反應(yīng)[1，2].為了更有效地研究酶的分類(lèi)，對(duì)酶的研究正朝著亞類(lèi)預(yù)測(cè)方向上發(fā)展.因此，本文對(duì)轉(zhuǎn)移酶的亞類(lèi)進(jìn)行預(yù)測(cè).

石等人用SVM算法預(yù)測(cè)酶的亞類(lèi)得到很好的結(jié)果[3].因此，本文也選用SVM這種預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)移酶的亞類(lèi)，得到較好的預(yù)測(cè)精度.

1 數(shù)據(jù)庫(kù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)

本文選取2007年Shen等人構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包括1820條氧化還原酶序列、2847條轉(zhuǎn)移酶序列、3279條水解酶序列、892條裂解酶序列、639條異構(gòu)酶序列和965條連接酶序列.

2 結(jié)論

本文先用新構(gòu)建的新數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行預(yù)測(cè).將15段的六類(lèi)親疏水緊鄰的離散增量值、低頻功率譜密度、N端和C端氨基酸組分的矩陣打分值和兩種模體頻數(shù)值作為參數(shù)，分別將六類(lèi)酶的序列轉(zhuǎn)化為向量，轉(zhuǎn)移酶共得到71維向量.將得到的六類(lèi)酶的向量分別輸入到隨即森林中，在Jack-knife檢驗(yàn)下進(jìn)行預(yù)測(cè)，總精度為92.9%（見(jiàn)表2）.

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