基于核Fisher判别分析的蛋白质氧链糖基化位点的预测

摘要

以各种窗口长度的蛋白质样本序列为研究对象,实验样本用稀疏编码方式编码,使用核Fisher判别分析(KFDA)的方法来预测蛋白质氧链糖基化位点.首先通过非线性映射(由核函数隐含定义)将样本映射到特征空间,然后在特征空间中用Fisher判别分析进行分类.进一步,用多数投票策略对各种窗口下的分类器进行组合以综合多个窗口的优势.实验结果表明,使用组合KFDA的方法预测的效果优于FDA和PCA以及单个KFDA分类器的预测效果,预测准确率为86.5%.