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基于复杂性K近邻规则的蛋白质亚细胞位点预测
生物信息学 K近邻 蛋白质
2009/4/14
提出了一个基于符号序列LZ复杂性相似度和K近邻规则的蛋白质亚细胞位点类型预测的方法。相比许多其他特征参数，蛋白质序列的LZ复杂性相似度计算无需深入的生物学领域知识和除序列数据以外的其他辅助数据。同时，K近邻规则的延迟学习特性适合于亚细胞位点类型已知的蛋白质数据的动态增加。在标准的RH数据集上对该预测方法进行10重交叉验证，其总体的预测准确率优于4种对照预测方法。