使用蛋白质和mRNA序列信息预测蛋白质亚线粒体定位
使用蛋白质和mRNA序列信息预测蛋白质亚线粒体定位
对亚线粒体蛋白质Ｍ254的预测
数据集
Ｍ254（来自M317）
共包含317条亚线粒体蛋白质且序列间的相似性低于40％，分别位于基质、内膜、外膜三个位置。从ＧｅｎｅＢａｎｋ中找出每条蛋白质对应的成熟的ｍＲＮＡ，即编码蛋白质的ｍＲＮＡ。由于有的蛋白质在数据库中没有实验证实的ｍＲＮＡ，并且删除亚细胞位置从单定位变成多定位的、在Ｓｗｉｓｓ－Ｐｒｏｔ数据库中已经删除的蛋白质，获得254条与ｍＲＮＡ对应的蛋白质，即Ｍ254。
特征选择
mRNA序列的Ｈ联体频数（３-ｍｅｒ）
分段氨基酸组分（ＡＡＣ）
将序列分段整理为相同长度的序列，采用SVM算法jackknife检验，得出序列分成的段数与整体的准确率之间的关系，取最佳结果。然后统计氨基酸组分信息。
PSSM
进化信息中的λ是相关长度，从0到7变化时，总体预测成功率从86.61％到90.16％之间变化，取最高：λ=1时
对PSSM矩阵的每行用标准差进行归一化，再用伪氨基酸组分算法得出伪进化信息PsePSSM：
同源GO术语
考虑到目标蛋白质序列的GO信息不太全面，为了更好地反映亚线粒体蛋白质序列的功能，利用数据集中每条目标序列的同源序列的GO信息构建特征向量，并对特征进行筛选（选择GO ID出现频率高的特征）（最后得到136维）
最优相关长度
利用氨基酸的亲疏水特性指标进行标准化，根据氨基酸序列构建标准化后的指数值序列，然后计算序列的自相关函数值：
然后选择最优自相关长度k=13
平均化学位移（ACS）
预测方法
支持向量机
Hy6是指融合了AAC、PSSM、GO、AAindex、RS和ASC六种信息参数，当加入3-mer后，整体的预测准碗率从96.85％提高到97.64％
Ｍ880亚线粒体定位预测
方法类似
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