Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Predicción de hebras β que se extienden por la membrana en porinas bacterianas mediante el uso del algoritmo de máquina de vectores de soporte Wavelet

Guang-ming Xian

Para una predicción precisa de la transmembrana β hebras en porinas bacterianas, propusimos un algoritmo de máquina de vector de soporte de wavelet (WSVM) para predecir la transmembrana β hebras en porinas bacterianas basadas en la aplicación del algoritmo WSVM. El método se aplicó a las cinco porinas de estructura conocida (tres proteínas de formación, porinas de Escherichia coli, Rhodobacter capsulatus y Rhodopseudomonas blastic y dos proteínas de prueba, porinas de Klebsiella pneumoniae y Comamonas acidovorans). Para las cinco proteínas, el método WSVM predijo las cadenas transmembrana en las porinas bacterianas con una precisión promedio del 84,9 %, un nivel predictivo más alto que los métodos SVM (81,6 %) y RNFNN (78,8 %). El mejor resultado de la prueba de SVM es el precictor con kernel wavelet, que es un 84,9 % mejor que otras tres funciones de kernel SVM del kernel Gaussian RBF, el kernel polinomial y el kernel lineal con un promedio de 81,6 %, 80,3 % y 79,8 %. respectivamente. Los resultados experimentales demuestran la eficacia del método WSVM propuesto.