本发明属于生物信息学、数据挖掘及智能计算领域,具体涉及一种基于计算的预测荧光蛋白质的方法。包括如下步骤:S1:根据荧光蛋白质的生物、物理、化学属性分析,计算荧光性相关的特征;S2:对于构造的特征向量,计算每一个特征值与蛋白质类型标签之间的相关性得分并排序:S3:采用增量特征选择策略,对经过排序的特征进行选择,构建最优特征子集;S4:使用Bagging学习策略,构建基于不同训练样本的多种学习模型,进行预测。本发明的预测方法,具有较高的准确性和较好的泛化性,能够大幅度提高预测效率。
声明:
“基于计算的预测荧光蛋白质的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)