ABSTRACT Zink är ett viktigt spårelement, och det kan användas i kombination med proteiner för att spela en viktig biologisk funktion. I denna uppsats studerades tre typer av förutsägelseverktyg baserade på sekvens för förutsägelse av zinkbindningsställen i proteiner, och en ny integrerad prediktor som kallas meta-zincPrediction presenteras. Flera linjära regressioner användes i det föreslagna tillvägagångssättet för att integrera resultaten av de tre förutsägelseverktygen, och parametrarna uppskattades med den minsta kvadratmetoden tills den optimala modellen konstruerades. Med hjälp av Zhao_datasetet nådde arean under recall-precisionskurvan (AURPC) för vår prediktor nästan 0,9 och ökade med 2%-9% jämfört med de andra tre prediktorerna; de övriga prestationsindexen förbättrades också. För att ytterligare visa robustheten och noggrannheten hos den integrerade prediktorn testade vi den på en icke-redundant oberoende testdatauppsättning (CollectedDataset). AURPC ökade med 2%-8%. De övriga tre indexen, inklusive precision, specificitet och MCC, ökade med 5%-8%, 2%-8% respektive 4%-12%, med ett återkallande på 70%. Förutsägbarheten hos meta-zinkprediktionen var bättre än de tre andra prediktorerna, oavsett om de zinkbindande platserna innehöll fyra typer av rester eller en enda rest. Vår metod kan tillämpas på igenkänning av zinkbindningsplatser baserat på sekvensinformation, men kommer också att vara användbart för att härleda proteinfunktion och mer gynnsam för behandling av vissa sjukdomar. INDEX TERMS Zinkbindningsställen, flera linjära regressioner, förutsägelser, integrativ metod.
Eftersom få forskare har studerat de befintliga prediktionsverktygen har flera linjära regressioner använts för att integrera tre kända verktyg för att bilda ett nytt verktyg som kallas meta-zincPrediction REF för att förutsäga de zinkbindande platserna i proteiner.
Integrative Method Based on Linear Regression for the Prediction of Zinc-Binding Sites in Proteins
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}