【摘 要】
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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
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20120008110014）, 国家级大学生创新创业训练计划资助项目（201610019020）
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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
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