摘要:采用
机器学习中的支持向量机方法开发了小鼠泛素化位点预测新工具UbiqSite。采用6种编码方式表征泛素化位点周围序列模式,5折交叉检验和独立测试方法用于评价预测模型的表现。通过比较,支持向量机对CKSAAP编码的特征构建出的模型具有较好性能。独立测试结果显示,UbiqSite的Sn、Sp、Ac、MCC、AUC和AUC01值分别为0.682、0.795、0.739、0.480、0.758和0.019。此结果明显优于其他现有的预测模型。鉴于小鼠泛素化位点的预测精度较高,已具有实用价值,进一步构建了1个可供用户免费使用的网络服务器,网址为:http://systbio.cau.edu.cn/ubiqsite/index.php。
原文链接:http://www.cqvip.com//QK/70219A/201706/672104765.html
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