基于高效特征编码和集成学习的促炎肽识别方法

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基于高效特征编码和集成学习的促炎肽识别方法
申请号:CN202410879607
申请日期:2024-07-02
公开号:CN118866103A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于高效特征编码和集成学习的促炎肽识别方法,从IEDB数据库中收集人类和小鼠的PIP以及n‑PIP数据并进行数据预处理操作,获得肽序列;对所述肽序列分别进行不同方式的手动特征编码,获得不同维度的特征;将所述不同维度的特征进行整合,获得肽序列编码;基于LightGBM模型和递归式特征消除策略优化所述肽序列编码,获得高效特征;将所述高效特征分别输入若干个基学习器中进行训练并采用硬投票策略对将训练好的若干个基学习器集成,获得最终模型MultiFeatVotPIP;将待检测的肽序列输入最终模型MultiFeatVotPIP中,获得促炎肽识别结果。本发明能够提高促炎肽的识别准确度。
技术关键词
LightGBM模型 识别方法 编码 序列 XGBoost模型 学习器 GBDT模型 策略 数据 小鼠 人类 冗余 程序 参数
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