近日,我校计算机与信息安全学院生物信息研究组张艳菊老师团队2016级硕士研究生谢若鹏同学的论文“Computational analysis and prediction of lysine malonylation sites by exploiting informative features in an integrative machine-learning framework”,在生物信息类顶级期刊《Briefings in Bioinformatics》在线发表(https://doi.org/10.1093/bib/bby079)。

该论文通过特征探索,提出了一种整合随机森林、支持向量机、K近邻、逻辑回归和LightGBM 等多种机器学习的算法,对细胞内蛋白质的赖氨酸丙二酰化位点进行系统分析和建模,并以此为基础开发了一个稳定的、高效的、精准的赖氨酸丙二酰化位点预测服务器(http://kmalsp.erc.monash.edu/)。该项研究得到广西自然科学基金回国基金项目(2016GXNSFCA380005,针对第三代转录组测序数据检测剪接位点的算法开发)和2018年桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目的资助。

《Briefings in Bioinformatics》是生物信息学和计算生物学领域的顶级期刊。该期刊主要介绍和评述最新的应用在生物问题中的数学、统计学和计算机科学的方法,在中科院SCI 分区大类(生物)和小类(生化研究方法和数学与计算生物学)中均属于一区top期刊,影响因子 6.302。

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