基于扩散映射和dHKNN算法的芋螺毒素超家族预测
芋螺毒素属于二硫键丰富的小肽类，它们是代谢通路中重要的目标神经受体。因此，它们有望成为治疗阿尔茨海默氏症，帕金森氏病和癫痫的重要治疗药物。准确地预测芋螺毒素的超家族对于了解它们的生物和药理性质具有重要的意义。在这篇文章中，提出了一种名为dHKNN的算法来预测芋螺毒素超家族。首先，从物理化学性质、进化信息、二级结构预测、氨基酸组成方面提取蛋白质序列的特征。接着用基于马尔可夫矩阵的扩散映射算法对原始数据进行降维把数据映射到低维空间，在扩散空间里，考虑到数据分布的密度信息，并由此改进了HKNN算法，用改进后的dHKNNN算法对芋螺毒素超家族进行预测。通过采用重叠交叉测试，在数据集上得到了高达91.90％的准确率，这也证明了dHKNN算法是十分有效的。
芋螺毒素超家族 扩散映射 子空间分类器 dHKNN
尹江波 雷剑波 樊永显 沈红斌
上海交通大学图象处理与模式识别研究所,上海 200240
国内会议
重庆
中文
102-106
2010-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）