计算机研究与发展

作者：吴建盛,冯巧遇,袁京洲,胡海峰,周家特,高昊,

关键词：G蛋白偶联受体, 生物学功能预测, 快速多示例多标记学习, 结构域, 混合特征,

G蛋白偶联受体(Gprotein-coupledreceptors,GPCRs)是人类中最庞大的膜蛋白家族，也是很多药物的重要靶点，准确了解GPCRs生物学功能是理解它们参与的生物学过程及其药物作用机制的关键.以前的研究表明，蛋白质功能预测可抽象为多示例多标记学习(multi-instancemulti-labellearning,MIML)问题.设计了一种基于快速多示例多标记学习方法MIMLfast的GPCRs生物学功能预测模型.该模型采用了一种新的混合特征，它考虑了GPCRs结构域的三联氨基酸、氨基酸关联、进化、二级结构关联、信号肽及无序残基等多种信息.实验结果证明，该模型获得了很好的性能，优于目前最优的多示例多标记学习、多标记学习的预测方法和CAFA蛋白质功能预测方法.

来源：2018年第8期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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