






標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)器在蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位中的評(píng)估:Debasish Mohapatra 等人對(duì)三種標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)器(Classification And Regression Tree,CART;K-Nearest Neighbor,KNN;Support Vector Machine,亞細(xì)胞定位,SVM)在蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)中的性能進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SVM 在準(zhǔn)確性和宏觀平均精度方面表現(xiàn)較好,而 CART 在宏觀平均召回率和宏觀 F1 分?jǐn)?shù)方面表現(xiàn)較好。
基于 AdaBoost Learner 的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè):Yu-Huan Jin 等人介紹了一種基于 AdaBoost Learner 的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)方法。該方法利用蛋白質(zhì)的氨基酸組成進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò) Jackknife 交叉驗(yàn)證和獨(dú)立數(shù)據(jù)集測(cè)試表明,AdaBoost 是一種穩(wěn)健有效的模型,亞細(xì)胞定位方法,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高于其他現(xiàn)有預(yù)測(cè)器。

亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)分離定位法
通過(guò)離心等技術(shù)分離各亞細(xì)胞結(jié)構(gòu),亞細(xì)胞定位服務(wù),然后從分離物種進(jìn)一步提取蛋白質(zhì),對(duì)目標(biāo)蛋白質(zhì)進(jìn)行分析或檢測(cè),從而獲得目標(biāo)蛋白的定位。本方法適合研究某蛋白質(zhì)組級(jí)別的細(xì)胞器定位,通常與雙向凝膠電泳分離和質(zhì)譜技術(shù)相結(jié)合。
生物信息學(xué)預(yù)測(cè)
通過(guò)生物信息學(xué)手段,借助一些在線工具對(duì)蛋白的亞細(xì)胞定位信息進(jìn)行預(yù)測(cè),這種方法可以在短時(shí)間獲得大量蛋白的預(yù)測(cè)信息,不僅輔助于實(shí)驗(yàn),還能省時(shí)省力節(jié)約成本。

植物細(xì)胞中的另一個(gè)重要組成部分是液泡。液泡是充滿(mǎn)液體的囊泡,它們?cè)诩?xì)胞的中央位置,并且包含著大量的水分和離子。液泡對(duì)于細(xì)胞的形態(tài)、生長(zhǎng)和發(fā)育都起著重要的作用,同時(shí)也在細(xì)胞內(nèi)起著重要的儲(chǔ)存作用。
植物細(xì)胞的另一個(gè)特點(diǎn)是它們具有葉綠體。葉綠體是進(jìn)行光合作用的地方,洋蔥亞細(xì)胞定位,它們含有綠色的葉綠素,可以幫助植物吸收太陽(yáng)光能,并將其轉(zhuǎn)化為化學(xué)能,為植物的生長(zhǎng)和發(fā)育提供能量。

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