敬闰宇
- 作品数：12 被引量：2H指数：1
- 供职机构：四川大学化学工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学医药卫生理学更多>>
- 基于序列和结构信息预测蛋白质-蛋白质相互作用可药性
- 蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs)在绝大多数细胞过程中扮演非常重要的作用,随着其结构数据的不断积累,越来越多的实例证明PPIs作为小分子药物靶标是可行的.为了更有效,全面的预测新的PPIs药物靶标,本文结合机器学习算法—...
- 代旭敬闰宇董永成李梦龙郭延之
- 关键词：生物信息学蛋白质-蛋白质相互作用支持向量机
- Lasso与支持向量机在预测B因子中的应用
- 生物信息学是一门利用计算机技术研究生命系统规律的新兴学科。蛋白质组学作为生物信息学中的一部分,对于研究疾病发生、细胞代谢等过程起着很重要的作用。B因子(B factor)是由X晶体衍射得到的用于反应构象稳定程度的因子,对...
- 敬闰宇尹辉李梦龙孙婧
- 关键词：支持向量机SVM核函数FVM
- 一种基于网络功能模块划分的新策略用于癌症分期预测
- 随着基因芯片技术和高通量测序技术的快速发展,基于海量基因数据的挖掘方法为深度探究癌症机理与分期预测提供了新的途径。本工作基于癌症病人的基因芯片表达值,通过构建基因相互作用网络来寻找特征基因,构建模型对病人的分期进行预测。...
- 徐俊美敬闰宇柳媛谢凡凡文志宁李梦龙
- 关键词：癌症基因
- 文献传递
- 支持向量回归预测蛋白质残基的B因子被引量：2
- 2011年
- 蛋白质分子的柔性在各种生物进程中如酶催化、蛋白质分子绑定和识别等发挥着重要的作用。研究蛋白质分子柔性有助于更好地理解蛋白质的功能,研究证明从X射线晶体衍射结构而来的B因子能够较好的衡量蛋白质分子的柔性。从蛋白质序列出发,以保守信息、预测的二级结构、预测的相对溶剂可及性和氨基酸4种物理化学性质作为特征向量,利用支持向量回归方法对蛋白质的B因子进行预测。考察了邻近残基的影响,采用滑动窗口方法对所有特征变量进行了处理。通过对位置特异得分矩阵的平滑窗口处理,提高了预测精度。以皮尔逊相关系数为算法评价指标,最终得到独立测试集的皮尔逊相关系数为0.56,表明该方法有效提高预测精度。
- 尹辉敬闰宇李益洲文志宁李梦龙
- 关键词：B因子支持向量回归
- 基于机器学习方法的结构域预测
- 随着研究技术的不断发展,蛋白质结构数据迅速增长,为研究蛋白质的结构和功能带来了巨大的机遇和挑战。蛋白质结构域是蛋白质结构功能的基本单位,在蛋白质结构中具有独立性,因而对结构域的确定具有很重要的生物学意义。复杂网络的概念为...
- 孙婧敬闰宇吴镝李梦龙李益洲
- 关键词：结构域
- 基于基因表达网络推理识别癌症预后基因
- 微阵列基因芯片技术以及下一代基因组测序技术可以测定生物样本基因组中成千上万的基因表达情况，并且得到的基因表达谱被广泛应用于癌症亚型的基因表达分析[1]、癌症的临床结果预测分析、驱动基因的识别[2]等。然而，样本之间的基因...
- 刘可芩王辉俊杨永宁薛继炜敬闰宇文志宁李梦龙
- 关键词：基因表达
- 一种基于网络技术的多机器学习方法的并行计算平台
- 随着测定样本的复杂度上升，化学和生物信息学方法已成为辅助实验解析数据的强有力的工具，被广泛应用于化学、化工、生命、制药等各个领域。由于不同的数据各有其特点，需要尝试多种方法对其优化建模，才能获取合理的结果。而现有的各类方...
- 敬闰宇徐俊美蒲雪梅李梦龙
- 关键词：网络平台分布式计算
- 基于多标签机器学习和序列描述符对多功能酶进行功能预测
- 多功能酶在生命,疾病和其他研究领域非常重要[1-2].然而在酶家族预测中,由于传统单标签预测方法的限制,多功能酶信息不得不从原始数据中剔除.在我们的研究中,为了能够同时预测多家族酶的多个类别,我们将两种多标签学习方法RA...
- 王跃龙敬闰宇华勇攀李梦龙
- 关键词：生物信息学多功能酶
- 一种基于网络功能模块划分的新策略用于癌症分期预测
- 随着基因芯片技术和高通量测序技术的快速发展，基于海量基因数据的挖掘方法为深度探究癌症机理与分期预测提供了新的途径。本工作基于癌症病人的基因芯片表达值，通过构建基因相互作用网络来寻找特征基因，构建模型对病人的分期进行预测。
- 徐俊美敬闰宇柳媛谢凡凡文志宁李梦龙
- 关键词：癌症基因
- 使用PSI-BLAST和模糊平均算子预测蛋白质结构域位置
- 作为蛋白质结构、功能和遗传的基本单位,结构域在蛋白质相关领域的研究中扮演着重要的角色。对结构域的预测可以有助于我们更好地获取新发现的蛋白质序列的信息。本文基于之前的工作,使用了PSI-BLAST和模糊平均算子(FMO)来...
- 敬闰宇王跃龙代旭华勇攀李梦龙
- 关键词：结构域
- 文献传递
