【摘 要】
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为了分析糖基化蛋白质序列的结构特点并提高蛋白质O-糖基化位点的预测准确率,首先用因子分析的方法得到了训练样本的公因子,进一步得到了训练样本的因子得分以及变换矩阵;对
【基金项目】
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陕西省教育厅2013年度科学研究计划项目(2013JK1125)
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为了分析糖基化蛋白质序列的结构特点并提高蛋白质O-糖基化位点的预测准确率,首先用因子分析的方法得到了训练样本的公因子,进一步得到了训练样本的因子得分以及变换矩阵;对测试样本首先用变换矩阵进行变换得到测试样本的因子得分,用K-最近邻（KNN）方法对因子得分进行分类。实验样本用稀疏编码方式编码,窗口长度为21。实验结果表明,与直接用KNN对原始观测数据进行预测的方法相比,通过因子分析变换对因子得分进行预测的结果更好。
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