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用于预测蛋白质功能位点的正交核机器

Orthogonal kernel machine for the prediction of functional sites in proteins.

作者信息

Yang Zheng Rong

机构信息

Department of Computer Science, Exeter University, Exeter EX4 4QF, UK.

出版信息

IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern. 2005 Feb;35(1):100-6. doi: 10.1109/tsmcb.2004.840723.

DOI:10.1109/tsmcb.2004.840723
PMID:15719937
Abstract

A novel pattern recognition algorithm called an orthogonal kernel machine (OKM) is presented for the prediction of functional sites in proteins. Two novelties in OKM are that the kernel function is specially designed for measuring the similarity between a pair of protein sequences and the kernels are selected using the orthogonal method. Based on a set of well-recognized orthogonal kernels, this algorithm demonstrates its superior performance compared with other methods. An application of this algorithm to a real problem is presented.

摘要

提出了一种名为正交核机器(OKM)的新型模式识别算法,用于预测蛋白质中的功能位点。OKM的两个新颖之处在于,核函数是专门为测量一对蛋白质序列之间的相似性而设计的,并且使用正交方法选择核。基于一组公认的正交核,该算法与其他方法相比表现出卓越的性能。还介绍了该算法在实际问题中的应用。

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Orthogonal kernel machine for the prediction of functional sites in proteins.用于预测蛋白质功能位点的正交核机器
IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern. 2005 Feb;35(1):100-6. doi: 10.1109/tsmcb.2004.840723.
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引用本文的文献

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