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目的:基于已知药物靶点和潜在药物靶点蛋白的一级结构相似性,结合SVM技术研究新的有效的药物靶点预测方法.方法:构造训练样本集,提取蛋白质序列的一级结构特征,进行数据预处理,选择最优核函数,优化参数并进行特征选择,训练最优预测模型,检验模型的预测效果.以G蛋白偶联受体家族的蛋白质为预测集,应用建立的最优分类模型对其进行潜在药物靶点挖掘.结果:基于SVM所建立的最优分类模型预测的平均准确率为81.03％.应用最优分类器对构造的G蛋白预测集进行预测,结果发现预测排位在前20的蛋白质中有多个与疾病相关.特别的,其中有两个G蛋白在治疗靶点数据库(TTD)中显示已作为临床试验的药物靶点.结论:基于SVM和蛋白质序列特征的药物靶点预测方法是有效的,应用该方法预测出的潜在药物靶点能够为发现新的药靶提供参考.
作者：尚振伟；李晋；姜永帅；张明明；吕洪超；张瑞杰
来源：现代生物医学进展 2012 年 12卷 20期
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