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人類蛋白質在細胞內位置的預測

為了解決r68前叉的問題，作者徐筱姍 這樣論述：

蛋白質在細胞內要能正常運作，必須要在正確的位置才能發揮其弁遄C由此可見細胞內蛋白質的弁鉬P在細胞內的位置關係十分密切。因此，如果想要進一步了解未知弁鄋熙J白質，可以藉由預測蛋白質在細胞內的位置間接獲得重要線索，這樣的研究對於生物學家來說是很重要的且可以縮短不必要的實驗測試或驗證所耗費的時間及金錢。藉由預測蛋白質在細胞內的位置所使用的特徵，對於人類發展藥物篩檢、疫苗設計與對於基因的註解更是對位來醫藥發展的潛在應用。在這篇研究裡，我們利用n-peptide胺基酸序列組成份特性以支持向量機器(Support Vector Machine, SVM)的演算法進行改進預測人類蛋白質在細胞內的蛋白質的位

置的準確性。在此論文中，我們將每條蛋白質的序列使用不同的特徵藉由支持向量機器分類器來進行第一階預測，再將其多樣性的結果由支持向量機器分類器進行第二次預測，其結果為最終預測結果。我們所使用的是Hera資料集，總共2233人類蛋白質序列，分屬於細胞內的九個位置。評估預測蛋白質在細胞內的位置的結果使用十次交叉驗證(10-fold cross-validation test)。整體預測準確性最高是71%，與前人的研究比較下，在74%的涵輔v下，我們的方法可由78%提升至80%。另外前人研究中剩下的26%無法預測的資料我們也可以達到45%預測準確率。很明顯的我們的方法可以明確的提升預測準確性，我們預期這

樣的技術將有助於未來對人類基因體學與蛋白質體學的相關研究。