【摘 要】
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目的通过提出一种新颖的生物信息学算法,以准确识别已知磷酸化位点的蛋白激酶信息,进而解决蛋白激酶的信息缺乏问题。方法根据人类激酶的聚类规则,首先从最新版本的磷酸化数
【机 构】
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中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61101061,31100955),高等学校博士学科点专项科研基金(20113402120028)资助
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目的通过提出一种新颖的生物信息学算法,以准确识别已知磷酸化位点的蛋白激酶信息,进而解决蛋白激酶的信息缺乏问题。方法根据人类激酶的聚类规则,首先从最新版本的磷酸化数据库Phospho.ELM(9.0)中提取出激酶特异性的磷酸化数据,构建用于激酶识别的数据集。然后基于贝叶斯决策理论,分析阳性数据和阴性数据中磷酸化位点附近的氨基酸分布规律,进而给出相应的统计模型并使用留一法对模型进行评估。结果对MAPK、PKA和RSK 3个激酶家族的测试表明,在假阳性率不超过1%的高置信度水平下,激酶识别的准确率分别达到了23
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