项目简介
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
项目批准号
31071168
学科分类
C060706
生命科学部
_遗传学与生物信息学
_生物信息学
_生物信息学研究新技术与新方法
资助类型
生命科学
负责人
黄德双
依托单位
中国科学院合肥物质科学研究院
批准年份
2010
起止时间
201101-201312
批准金额
35.00万元
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。
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