47、支持向量机与混合专家神经网络在生物医学中的应用

支持向量机与混合专家神经网络在生物医学中的应用

在生物医学领域，准确分类G蛋白偶联受体（GPCRs）以及有效控制糖尿病患者的血糖水平是两个重要的研究方向。本文将介绍支持向量机（SVM）在GPCRs分类中的应用，以及基于混合专家（MOE）神经网络的个体血糖控制模型（IBGCM）的设计与实现。

支持向量机分类G蛋白偶联受体

GPCRs在人体生理过程中起着关键作用，对其进行准确分类有助于深入理解其功能和相关疾病的发病机制。本研究采用支持向量机方法对GPCRs进行分类。

材料与方法

• 序列数据 ：使用与Erlod和Chou相同的数据集，该数据集来自GPCRDB（2000年12月发布）。其中包含167个视紫红质样胺G蛋白偶联受体，分为乙酰胆碱、肾上腺素能受体、多巴胺和血清素四类，具体信息如下表所示：
  | 类别 | 序列数量 | 平均长度 |
  | ---- | ---- | ---- |
  | 乙酰胆碱 | 31 | 530.6 |
  | 肾上腺素能受体 | 44 | 448.4 |
  | 多巴胺 | 38 | 441.4 |
  | 血清素 | 54 | 433.7 |
  | 总体 | 167 | 457.3 |

• 数据表示 ：蛋白质序列由20种不同的氨基酸组成。为了应用SVM等机器学习方法，需要从可变长度的蛋白质序列中提取固定长度的特征向量。本研究采用Chou的方法，将蛋白质表示为其氨基酸组成，对应于20维空间中的向量：
  [
  X_k =
  \be