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水稻耐旱蛋白质预测工具的发展使用机器学习算法

文摘

机器学习处理系统的建设和研究,可以从数据中学习,而不是只追随明确编程指令。分类的识别问题是一组蛋白质类新观察属于训练集的数据包含的基础上观察(或实例)的类别界定基于积极的和消极的数据集。本文主要强调对预测工具的发展耐旱蛋白质NAC大米使用支持向量机算法。在本文中,我们使用了七个特征提取方法包括氨基酸特性,二肽、混合方法和交换组特性。使用二肽的特性,我们获得的精确率86% NACPredictor工具。这也是进一步与序列相似性搜索工具PSI-BLAST相比。

Annapoorna Shetty, Hemalatha N,穆罕默德Moideen Shihab,布兰登维克多费尔南德斯

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