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On Using Physico-Chemical Properties of Amino Acids in String kernel. for Protein Classification via Support Vector Machines

引用

Journal of Systems Science & Complexity 2015年第2期28卷 504-516页

作者： LI Limin AOKI-KINOSHITA Kiyoko F CHING Wai-Ki JIANG Hao Institute of Information and System Science Xi'an Jiaotong University Department of Bioinformatics Faculty of EngineeringSoka University Advanced Modeling and Applied Computing Laboratory Department of MathematicsThe University of Hong Kong Department of Mathematics School of InformationRenmin University of China

String kernel. are popular tools for analyzing protein sequence data and they have been successfully applied to many computational biology problems. The traditional string kernel. assume that different substrings are independent. However, substrings can be highly correlated due to their substructure relationship or common physico-chemical properties. This paper proposes two kinds of weighted spectrum kernel.： The correlation spectrum kernel.and the AA spectrum kernel. We evMuate their performances by predicting glycan-binding proteins of 12 glycans. The results show that the correlation spectrum kernel.and the AA spectrum kernel.perform significantly better than the spectrum kernel.for nearly all the 12 glycans. By comparing the predictive power of AA spectrum kernel. constructed by different physico-chemical properties, the authors can also identify the physico- chemical properties which contributes the most to the glycan-protein binding. The results indicate that physico-chemical properties of amino acids in proteins play an important role in the mechanism of glycamprotein binding.

关键词： AAindex AA spectrum kernel correlation spectrum kernel physico-chemical properties string kernel weighted spectrum kernel.

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