National Taiwan Ocean University Institutional Repository:Item 987654321/35802
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題名: 利用支持向量機的抗菌肽的預測與分析
Prediction and Analysis of Antimicrobial Peptides based on Support Vector Machines
作者: 楊哲睿
貢獻者: NTOU:Department of Computer Science and Engineering
國立臺灣海洋大學:資訊工程學系
關鍵詞: 抗菌肽;支持向量機;資料庫
日期: 2013
上傳時間: 2013-10-07T02:59:20Z
摘要: 抗菌肽(antimicrobial peptides)是先天免疫系統的重要組成部分,可用來對抗外來微生物的侵害,是一道天然的防禦系統。這類型的胜肽已被發現在許多生物體中,包含真核生物與原核生物,可作用的範圍包括細菌、黴菌、原蟲、寄生蟲甚至包含病毒。目前許多研究已針對抗菌肽序列進行收集並建立資料庫,例如APD、CAMP、DAMPD、DADP、YADAMP、BACTIBASE、BAGEL、PenBase、PhytAMP、RAPD、AVPpred、HIPdb等資料庫皆提供了抗菌肽的序列資訊,其中也有部分資料庫針對抗菌肽建構了序列的預測工具。我們主要目的是要整合抗菌肽序列,對序列進行分析,找出潛藏在序列背後的訊息並設計一個穩定的預測方法。我們的研究利用上述資料庫所提供的抗菌肽序列資訊建構了一個單一的資料庫,將所有抗菌肽的序列與訊息做統一的整合,接續利用整合後的序列資訊透過支持向量機(support vector machine)的學習演算法設計抗菌肽的預測工具。在我們的結果裡,我們建構了ADAM資料庫網站提供抗菌肽的資訊以及支持向量機預測工具。在我們的預測研究中,藉由設計不同的訓練模組,以及選擇序列的物理和化學特性,最終選擇了一個擁有穩定表現的預測模組。我們的模組擁有穩定的辨別能力。在基本的測試實驗下,我們的模組能100% 完美的特異辨別度,準確度高達到99.1%,而馬修斯相關係數也達到0.86。
URI: http://ethesys.lib.ntou.edu.tw/cdrfb3/record/#G0010057047
http://ntour.ntou.edu.tw/handle/987654321/35802
顯示於類別:[資訊工程學系] 博碩士論文

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