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氨基酸含量是影響蛋白質耐熱性的主要因素。本文以氨基酸含量為特征向量，研究了
貝葉斯方法預測蛋白質耐熱性的準確度。結果表明，基于貝葉斯方法的局部預測率
和全局預測率分別為73.1%和76.1%。這不僅表明貝葉斯方法適合于蛋白質耐熱性
的分類，而且也證明了氨基酸含量的確對蛋白質耐熱性有重要作用。
地球上的生物對周圍環境有著驚人的適應性。在噴發的火山中，在高鹽的死海里，在冰
冷的極地都可以發現它們的蹤跡。Andrey Karshikoff 等[1]根據微生物的最適生長溫度將其分為四大類：嗜冷菌（0℃<最適生長溫度<20℃），常溫菌（20℃=<最適生長溫度<50℃），耐熱菌（50℃=<最適生長溫度<80℃），超耐熱菌（80℃=<最適生長溫度<120℃）。盡管常溫菌和嗜熱菌的蛋白質都是由20 種相同的氨基酸組成，然而它們的耐熱性卻有很大差別。影響蛋白質耐熱性的因素很多，主要有：氨基酸含量、氫鍵、鹽橋、溶劑接觸表面積等因素[2]。
長期以來，人們認為氨基酸含量是影響蛋白質耐熱性的主要因素[3]。
根據耐熱性對蛋白質進行預測就是蛋白質分類的過程。分類的方法很多，主要有支持向
量機[4]，神經網絡[5]，KNN[6]等。貝葉斯是基于貝葉斯統計學習方法的分類器。本文以氨基酸含量為特征向量研究了貝葉斯方法預測蛋白質耐熱性的準確度，這樣不僅可以判斷貝葉斯方法是否適合于蛋白質耐熱性分類，而且可以判斷氨基酸含量是否是影響蛋白質耐熱性的主要因素。
貝葉斯方法預測蛋白質耐熱性的準確度。結果表明，基于貝葉斯方法的局部預測率
和全局預測率分別為73.1%和76.1%。這不僅表明貝葉斯方法適合于蛋白質耐熱性
的分類，而且也證明了氨基酸含量的確對蛋白質耐熱性有重要作用。
地球上的生物對周圍環境有著驚人的適應性。在噴發的火山中，在高鹽的死海里，在冰
冷的極地都可以發現它們的蹤跡。Andrey Karshikoff 等[1]根據微生物的最適生長溫度將其分為四大類：嗜冷菌（0℃<最適生長溫度<20℃），常溫菌（20℃=<最適生長溫度<50℃），耐熱菌（50℃=<最適生長溫度<80℃），超耐熱菌（80℃=<最適生長溫度<120℃）。盡管常溫菌和嗜熱菌的蛋白質都是由20 種相同的氨基酸組成，然而它們的耐熱性卻有很大差別。影響蛋白質耐熱性的因素很多，主要有：氨基酸含量、氫鍵、鹽橋、溶劑接觸表面積等因素[2]。
長期以來，人們認為氨基酸含量是影響蛋白質耐熱性的主要因素[3]。
根據耐熱性對蛋白質進行預測就是蛋白質分類的過程。分類的方法很多，主要有支持向
量機[4]，神經網絡[5]，KNN[6]等。貝葉斯是基于貝葉斯統計學習方法的分類器。本文以氨基酸含量為特征向量研究了貝葉斯方法預測蛋白質耐熱性的準確度，這樣不僅可以判斷貝葉斯方法是否適合于蛋白質耐熱性分類，而且可以判斷氨基酸含量是否是影響蛋白質耐熱性的主要因素。
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