随着人们对营养与保健功能的关注,谷物蛋白质功能预测已经成为当前研究热点.面对大量已完成测序的谷物蛋白质基因组数据,利用计算方法来预测谷物蛋白质功能已经成为主流.从谷物蛋白质结构域序列出发,首次将MIMLRBF算法运用到蛋白质功能预测,并在此算法基础上,提出了多种改进后的谷物蛋白质功能预测模型.其中,针对平均Hausdorff距离削弱了两种蛋白质之间最短结构域距离所起作用的问题,为平均Hausdorff距离引入一个自动调节系数来计算蛋白质之间的相似性.同时,为提高MIMLRBF算法的预测效果,利用改进后的混合径向基核函数进行激活,得到了改进后的MIMLRBF算法模型.最终利用主流的评价标准对预测结果进行评价,可以发现改进后的MIMLRBF比传统的预测效果更好,证明了所建模型的优越性.
谷物 蛋白质功能预测 多示例多标记 Hausdorff距离 核函数