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摘要
氨基酸突变扫描实验揭示了在蛋白质相互作用的结合过程中大部分的结合自由能是由极少数热点残基贡献的,通常定义结合自由能变化△△G≥2.0 kcal/mol的蛋白质残基为热点残基。热点残基对蛋白质相互作用具有重要意义。因此,如何有效进行热点残基的预测,仍然是一个研究课题。综合蛋白质氨基酸理化属性的加权疏水性、加权残基接触数、结构属性溶剂可接近面积和残基突出指数等特征,提出利用机器学习支持向量机算法来预测热点残基的方法。所提方法在丙氨酸热力学数据库数据和结合界面数据库选定的数据集上有很好的效果。在一定程度上对以后的研究发展有所帮助。
- 出版日期2013
- 单位武汉科技大学
