利用 PSO K-Means 提取蛋白质序列模体信息
计算机视觉与模式识别
2015-04-10 v1
摘要
本文的主要目标是发现模体信息。蛋白质的功能理想情况下可从其模体信息中获知，文献中通常使用 k-means 聚类、混合 k-means、自组织映射等多种技术来提取该信息。在本工作中，我们使用优化的 k-means 算法提取蛋白质序列信息。粒子群优化（PSO）技术是一种常用的优化方法。当前工作利用 PSO k-means 进行模体信息提取。本文还对比了使用 PSO k-means 算法从聚类和双聚类中获得的模体信息。所获取的模体信息基于蛋白质序列的结构同质性。
引用
@article{arxiv.1504.02235,
title = {Extraction of Protein Sequence Motif Information using PSO K-Means},
author = {R. Gowri and R. Rathipriya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.02235},
year = {2015}
}