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基于一维卷积神经网络的蛋白质-ATP绑定位点预测
张寓, 於东军
计算机应用
2019, 39 (11):
3146-3150.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050865
为了提高预测腺嘌呤核苷三磷酸(ATP)绑定位点的准确率,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的方法。首先,以蛋白质的序列信息为基础,融合位置特异性得分矩阵信息、二级结构信息和水溶性信息,使用随机下采样的方法消除数据不平衡的影响,再对缺失的特征进行再编码补齐,得到训练特征。训练一个1D-CNN来预测蛋白质-ATP绑定位点,优化网络结构,并且进行实验来对比所提方法和其他机器学习方法的优劣。实验结果展示了所提方法的有效性,并且该方法与传统支持向量机(SVM)相比在AUC指标上有部分的提升。
参考文献 |
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