基于支持向量机的蛋白质交互界面热点的预测的研究与改进

摘要

1背景 随着人类和其他物种基因组序列测定的完成，生物信息学的研究中心逐步转移到对蛋白质组和功能基因组的研究。本文采用的是机器学习的方法，基于现有的一些研究成果，计算了6个序列特征和62个结构特征，尝试了支持向量机这种机器学习的方法对界面热点进行了训练和预测，接下来用了主成分分析继续优化了这种机器学习的方法。