1) Position weight matrix scoring algorithm(PWMSA)
位置权重矩阵打分函数算法
2) position scoring matrix
位置打分矩阵
3) Position Weight Matrix
位置权重矩阵
1.
Based on the position weight matrix(PWM) and length distribution of open reading frame(ORF),a simple method for predicting translation initiation sites is presented.
结合位置权重矩阵(PWM,position weight matrix)和开放阅读框架(ORF,open reading frame)的长度分布特征建立了简单的方法识别翻译起始位点,此方法能很好地区分上游AUG和TIS。
2.
Potential features of the sequence are selected by searching the diversity of position weight matrix, and they are trained and predicted by calling the b
通过检索序列的差异位置权重矩阵来寻找序列的特征,并调用开源计算机视觉库的Boosting算法来训练和测试的。
3.
Based on the increment of diversity algorithm,a set of classifieries is built by different characteristic parameters,such as dipeptide composition,predicted secondary structure,pseudo amino acid composition and position weight matrix score.
本文从蛋白质的一级序列出发,提出了一种改进的预测算法:以二肽组分、预测的二级结构信息、伪氨基酸组分和位置权重矩阵打分值等特征分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对27类折叠子的结构类型进行了预测,取得了较好的预测结果。
4) PCSF
位置打分函数
1.
For the purpose of predicting the human polⅡ promoter and non-promoters,the frequencies of hexamer in three regions(-249～-1;0～+50;-30～+30) and the frequencies of trimer at 24 positions(-31～-21;-4～+2;+25～+29) are selected as parameters,respectively for increment of diversity(ID) and Position-correlation score function(PCSF).
通过选取人类启动子与非启动子序列中不同的k-mer作为预测算法的基础特征,分别以三个区域(-249~-1;0~+50;-30~+30)的6-mer频数作为离散源参数构建离散增量,同时选取24个位点(-31~-21;-4~+2;+25~+29)的3-mer频数作为位置打分函数的参数,分别利用支持向量机和马氏判别式为判别函数对启动子进行预测。
5) position-specific scoring matrix
位置特异性打分矩阵
1.
It combined support vector machines(SVMs) and evolutionary information of amino acid sequences in the form of position-specific scoring matrix(PSSM) by PSI-BLAST.
提出一种使用PSI-BLAST得到的位置特异性打分矩阵中蕴含的进化信息作为酶蛋白的特征表示,结合支持向量机方法对酶蛋白的亚家族类别进行预测的方法。
6) position correlation weight matrix(PCWM)
位置关联性权重矩阵(PCWM)
补充资料：位置
人或事物所占据的地方或所处的地位：请大家按各自的位置坐好｜他这人的位置很高。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条