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重点实验室生物信息研究团队在SCI一区期刊发表高水平学术论文

作者: 时间:2019-09-20 点击数:

近日,图像图形重点实验室生物信息研究室张艳菊老师团队2017级硕士研究生余莎同学的论文“PeNGaRoo, a combined gradient boosting and ensemble learning framework for predicting non-classical secreted proteins”,在生物信息类顶级期刊《Bioinformatics》在线发表(https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz629)。

该论文对革兰氏阳性菌的非经典分泌蛋白进行了系统分析与建模,从蛋白质序列结构、物理化学性质以及遗传信息等角度全面地进行特征提取,提出了基于粒子群优化的参数优化算法来解决LightGBM机器学习方法多参数调参优化的问题,引入了双层集成模型策略提高了预测的准确性,并以此为基础开发了一个稳定的、高效的、精准的革兰氏阳性菌非经典分泌蛋白预测的服务器(http://pengaroo.erc.monash.edu/)。该项研究得到国家自然科学基金(61862017)、广西自然科学基金(2018GXNSFA1313117,2016GXNSFCA380005)和桂林电子科技大学研究生优秀论文培育项目(17YJPYSS14)的资助。

据悉,《Bioinformatics》是牛津大学出版社旗下生物信息学和计算生物学领域的顶级期刊,该期刊在中科院SCI分区小类(生化研究方法、生物工程与应用微生物、数学与计算生物学)中属于一区top期刊,最新一年的影响因子为4.531。

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