公开(公告)号：CN112908418B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202110143746.8

申请日：2021-02-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 葛瑞泉 ,  黄润根 ,  王普 ,  贾刚勇 ,  程雨夏 ,  徐岗

IPC: G16B30/00 ,  G06F18/23213 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习的氨基酸序列特征提取方法。本发明首先给定一种AAindex，每条氨基酸肽序列数据都可用P＝R1R2......RL表示,通过给定的AAindex，可将上述序列编码成PE＝E1E2......EL。其中Ei为氨基酸残基的Ri的属性值；接着，对肽序列使用n‑gram模型分解成单词并分割成不同长度的片段，之后对同一长度的片段聚类生成字典；最后将样本基于欧氏距离的词频学习字典的特征构成样本特征矩阵。本发明能够有效的对氨基酸序列进行特征提取，实现降维，得到氨基酸中潜在的规律，特征选择的结果对样本类别判定具有重要意义，有效提高样本类别判定的准确率。

公开(公告)号：CN112908418A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110143746.8

申请日：2021-02-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 葛瑞泉 ,  黄润根 ,  王普 ,  贾刚勇 ,  程雨夏 ,  徐岗

IPC: G16B30/00 ,  G06K9/62 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习的氨基酸序列特征提取方法。本发明首先给定一种AAindex，每条氨基酸肽序列数据都可用P＝R1R2......RL表示,通过给定的AAindex，可将上述序列编码成PE＝E1E2......EL。其中Ei为氨基酸残基的Ri的属性值；接着，对肽序列使用n‑gram模型分解成单词并分割成不同长度的片段，之后对同一长度的片段聚类生成字典；最后将样本基于欧氏距离的词频学习字典的特征构成样本特征矩阵。本发明能够有效的对氨基酸序列进行特征提取，实现降维，得到氨基酸中潜在的规律，特征选择的结果对样本类别判定具有重要意义，有效提高样本类别判定的准确率。