利用支持向量機與Hurst指數分析法進行耐熱蛋白質之分類

ASIA unversity > 資訊學院 > 生物資訊與醫學工程學系 > 博碩士論文 > Item 310904400/1524

Please use this identifier to cite or link to this item: http://asiair.asia.edu.tw/ir/handle/310904400/1524

Title:	利用支持向量機與Hurst指數分析法進行耐熱蛋白質之分類 Classification for thermostable proteins by using SVM and Hurst exponent
Authors:	黃信銘
Contributors:	生物資訊學系碩士班
Date:	2008
Issue Date:	2009-10-12 10:35:32 (UTC+0)
Publisher:	亞洲大學
Abstract:	尋找快速又可靠的耐熱蛋白質分類演算法一直是許多研究者研究的課題，而Hurst指數可對分形時間序列進行描述與分析，支持向量機(Support Vector Machine，簡稱SVM）通用性較好，且分類精度高與分類速度快等優點，故本篇碩士論文首度提出結合Hurst指數與SVM演算法，試圖以非符號性的數值化特徵來分類高溫蛋白質。耐熱蛋白質資料集使用20組含耐熱蛋白質與同源相對低溫蛋白質兩類之胺基酸序列，經計算每蛋白質中非符號序列的Hurst指數，可以得到代表每個存在於蛋白質序列中的四項特徵H值，將四項Hurst指數使用SVM以五褶與Leave-one-out交互驗證來計算其反應範圍之準確性。研究的結果顯示使用此方法能有效的進行高溫蛋白的分類。
Appears in Collections:	[生物資訊與醫學工程學系 ] 博碩士論文

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
index.html		0Kb	HTML	472	View/Open