20、蛋白质数据分析与烧伤图像识别的机器学习应用

蛋白质数据分析与烧伤图像识别的机器学习应用

1. 蛋白质数据分析

1.1 科尔莫戈罗夫 - 斯米尔诺夫检验

对布加综合征（BrS）蛋白（36 种蛋白）和 BrS 突变蛋白（4388 种蛋白）应用了科尔莫戈罗夫 - 斯米尔诺夫双侧检验（α = 0.01），统计 PIM 系统产生的匹配和拒绝数量。相关的 Excel 文件和科尔莫戈罗夫 - 斯米尔诺夫检验可在补充材料部分找到。

1.2 测试计划

1.2.1 极性轮廓

PIM 系统实施两个程序来表征与 BrS 相关的突变蛋白：
- 记录相似度数量以识别 BrS 蛋白组，并与其他组进行比较。例如，若 PIM 系统用独特的 BrS 突变蛋白校准，就用独特的 BrS 蛋白组、抗菌蛋白、无序蛋白和脂蛋白进行测试。
- 比较与 BrS 相关的独特蛋白和突变蛋白的“极性轮廓”。获取代表独特的与 BrS 相关的突变蛋白的“极性轮廓”，并以此信息在 UniProt 数据库中查找与所有已审查蛋白生成的“极性轮廓”的重合情况。

1.2.2 抗菌肽

#	数量	组
1	21	SCAAP
2	469	细菌
3	86