加权K近邻算法在蛋白质功能预测中的应用

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针对蛋白质序列与所属类别往往是多对多的关系,提出了一种新的基于加权K近邻(KNN)的蛋白质功能预测算法。该算法从蛋白质序列出发,与分组重量编码(Encoding Based on Grouped Weight,简记为EBGW)相结合,并为未知蛋白质序列的近邻赋予一定的权重。对比实验的结果表明,此基于加权KNN的功能预测算法可有效的应用于蛋白质的功能预测。
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