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马军伟

作品数:2 被引量:2H指数:1
供职机构:大连理工大学控制科学与工程学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇蛋白质亚细胞...
  • 2篇氨基酸
  • 1篇蛋白质亚细胞...
  • 1篇亚细胞定位
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇组成成分
  • 1篇网络
  • 1篇细胞定位
  • 1篇基因
  • 1篇基因本体
  • 1篇功能域
  • 1篇分类器
  • 1篇氨基酸组成
  • 1篇编码技术
  • 1篇PCA方法
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网

机构

  • 2篇安徽工业大学
  • 2篇大连理工大学
  • 1篇山西省电力公...
  • 1篇山西电力公司

作者

  • 2篇张杰
  • 2篇马军伟
  • 1篇史舵
  • 1篇顾宏
  • 1篇高新中

传媒

  • 1篇大连理工大学...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 2篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
蛋白质亚细胞定位预测中的序列编码技术研究被引量:1
2012年
随着后基因组时代的来临,蛋白质序列数量增长迅速,利用实验手段分析蛋白质亚细胞定位不易大规模进行。近年来,通过提取蛋白质的各种特征信息(序列编码技术),自动预测蛋白质的亚细胞定位的算法得到了较快的发展。综述了当前已有的序列编码技术成果,并指出了存在的问题及可能的发展方向。
马军伟马军伟高新中
关键词:蛋白质亚细胞定位预测基因本体
PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用被引量:1
2012年
蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映序列次序效应的最优λ值.首先让λ取最大以包含尽可能多的序列次序信息,然后利用主成分分析法提取关键主特征.实验结果表明此方法能解决确定最优λ值困难的问题,且性能优于已有的预测工具.
马军伟史舵顾宏张杰
关键词:蛋白质亚细胞定位主成分分析K近邻分类器BP神经网络
共1页<1>
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