期刊简介

               本刊是山东生物医学工程学会等主办的,面向国内外公开发行的学术性期刊。主要栏目有研究论文、科研简报、文献综述、专题讲座、新产品评介、信息动态等。主要刊登人口器官、生物材料、生物力学、生物效应、生物电阻抗、生物信息与控制、生物医学测量、心脏起博与电生理、医学超声、血液净化、中医药工程、人工智能、医学图像与成像、介入医学工程技术、康复工程、组织工程、生物芯片、传感器等领域的文章。该刊面向广大医生、生物医学工程工作者等。本刊除注重论文质量外,最大特点是注重时效性、出版周期短,刊出时间为三个月以内。本刊于1982年创刊,是中国学术期刊、中国期刊网入编期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、中文科技期刊数据库收录期刊。                

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  • 杂志名称:生物医学工程研究杂志
  • 主管单位:山东省科学技术协会
  • 主办单位:山东生物医学工程学会 山东省医疗器械研究所 山东省千佛山医院
  • 国际刊号:1672-6278
  • 国内刊号:37-1413/R
  • 出版周期:季刊
期刊荣誉:中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录:上海图书馆馆藏, 维普收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 知网收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊)
生物医学工程研究杂志2007年第04期

基于模糊支持向量机的膜蛋白分类研究

邹凌云;王正志;王勇献

关键词:模糊支持向量机, 自相关函数, 分类策略, 膜蛋白, 跨膜蛋白
摘要:以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类,忽略了序列残基之间的相关性信息,而采用传统支持向量机算法作为分类算法,在解决多类问题时会出现分类盲区问题.针对这两种情况,计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数,将三类特征结合,作为膜蛋白序列的特征向量;同时采用模糊支持向量机作为分类器,解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题.测试结果表明,在相同特征输入下,模糊支持向量机分类性能优于传统支持向量机;在相同分类器的情况下,氨基酸组成、二肽组成和相关系数组合的特征选择方法的分类性能优于只使用其中一类或两类特征的方法;而采取组合特征和模糊支持向量机相结合的分类策略,在独立性数据集测试中的整体预测精度达到97%,优于现有的多种分类策略,是目前有效的膜蛋白分类方法之一.