基于支持向量机的蛋白质同源寡聚体分类研究

基于支持向量机和贝叶斯方法,从蛋白质一级序列出发对蛋白质同源二聚体、同源三聚体、同源四聚体、同源六聚体进行分类研究，结果表明：基于支持向量机,采用“一对多”和“一对一”策略,其分类总精度分别为77.36%和93.43%,分别比基于贝叶斯协方差判别法的分类总精度50.64%提高26.72和42.79个百分点.从而说明支持向量机可用于蛋白质同源寡聚体分类，且是一种非常有效的方法.对于多类蛋白质同源寡聚体分类，基于相同的机器学习方法（如支持向量机），采用“一对一”策略比“一对多”效果好.同时亦表明蛋白质同源寡聚体一级序列包含四级结构信息.