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K最近邻文献资料
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基于K近邻法的类风湿关节炎诊断模型
目的 构建类风湿关节炎（RA）诊断的数学模型.方法 基于K近邻法的优二分类方法,建立RA诊断的KNN模型.对100例RA患者和50例非RA的风湿免疫病患者的抗环瓜氨酸肽抗体（anti-CCP）和类风湿因子(RF)两项指标进行训练和模拟诊断.结果 利用5维交叉验证法和Jackknife检验法检测样本的诊断准确率分别为92％和91.3％.结论可以用KNN法建立RA的诊断系统.
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基于氨基酸对含纤连蛋白域蛋白质亚细胞的定位预测
背景:含FN域蛋白质在促进细胞迁移、黏附、生长、分化等方面发挥了重要功能,已被广泛应用于各种新型生物材料中.研究它们的亚细胞位置有利于它们的生物功能研究和新型生物材料开发.目的:实现含纤连蛋白域蛋白质的亚细胞定位预测.方法:从UniProt数据库中随机抽取80个人类含纤连蛋白域蛋白质.计算每个蛋白质的400种氨基酸对数量并组成400维向量.分别利用支持向量机和k近邻法调用每个蛋白质的400维输入向量进行训练和测试.同时,利用jackknife检验法对测试结果进行检验.结果与结论:利用支持向量机法和k近邻法法预测含纤连蛋白域蛋白质的亚细胞定位预测准确率分别为92.5%和95.0%.说明利用支持向量机和k近邻法算法预测含纤连蛋白域蛋白质的亚细胞位置具有重要意义,有利于此类蛋白质的功能研究和新型生物材料的表面改造设计.
