一、题名
基于支持向量机的蛋白质温热性识别与亚细胞定位预测（钱宗华2007）
二、文章结构
摘要
Abstract
第一章绪论
第二章蛋白质温热性识别
第三章亚细胞定位预测
参考文献
附录
致谢
作者简介
三、关键词及摘要解读
关键词：多尺度组分和关联；支持向量机；模式识别；蛋白质热稳定性；亚细胞定位
摘要
1、本文基于蛋白质结构与其功能的联系，从蛋白质的氨基酸序列出发，提出了基于序列前后组分与关联的特征提取方法，并采用支持向量机方法进行预测，取得了较理想的预测精度。
2、本研究不仅对理解蛋白质结构与功能关系具有一定的理论价值，更对生物制药业、农业生物科技等多个应用领域具有直接或者间接的指导作用。
3、结论如下：
首先为绪论。该章综合介绍蛋白质温热性和亚细胞定位的研究背景、发展现状等，并简述新近迅速发展起来的机器学习方法一支持向量机。
其次为蛋白质温热性识别研究。本研究中，采用基于氨基酸组分和关联特征提取的新思路与方法，利用支持向量机对76对常温蛋白和嗜热蛋白训练后建模，再利用独立测试法对供检验的20对常温蛋白和嗜热蛋白进行模式识别预测。结果显示，支持向量机对常温蛋白和嗜热蛋白预测精度分别为85%、80%，相较于张光亚等研究人员运用的主成分分析法、偏最小二乘法、神经网络法中最优预测精度稍提高。
最后为蛋白质亚细胞定位预测。同样采用基于氨基酸组分和关联特征提取方法和支持向量机，对996条共分为三类的（cytoplasmic，extracellular，periplasmic）
原核生物数据集训练后建模。结果表明，运用“留一法”和“十次交叉法测试的预测精度分别达到93.57%和93.47%，与目前已知最好的预测结果相比有了一定幅度的提升。
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