TY -的A2 -叮,回族非盟-张陆盟——刘,分盟——秦,欣怡盟,刘重PY - 2020 DA - 2020/11/11 TI - Succinylation网站预测基于蛋白质序列使用IFS-LightGBM (BO)模型SP - 8858489六世- 2020 AB - Succinylation是一个重要的翻译后修饰的蛋白质,这些蛋白质构象中发挥着关键作用调控和细胞功能控制。许多研究表明succinylation改性蛋白质赖氨酸残基上与许多疾病的发生密切相关。深刻理解succinylation机制,有必要准确识别蛋白质中的succinylation网站。在这项研究中,我们发展一个新的模型,IFS-LightGBM (BO),它利用增量特征选择(IFS)方法,LightGBM特征选择方法,贝叶斯优化算法,和LightGBM分类器预测蛋白质succinylation网站。具体来说,伪氨基酸组成(PseAAC) position-specific得分矩阵(PSSM),疾病状态和成分 k 行距的氨基酸对(CKSAAP)是首先用来提取特征信息。然后,利用LightGBM的组合特征选择方法和增量特征选择(IFS)方法选择最优特征子集LightGBM分类器。最后,为了提高预测精度,减少计算负荷,使用贝叶斯优化算法优化LightGBM分类器的参数。结果表明,IFS-LightGBM (BO)的预测模型进行更好的评估时一些常见的指标,如准确性、回忆,精度,马修斯相关系数(MCC) F 测量。SN - 1748 - 670 - 2020/8858489 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2020/8858489——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER