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user: 3. 结果与讨论 3.1. FSID特征选择结果 所有的特征选择过程均在训练集上完成。一个训练正集分别对十个等量的训练负集，组成10组训练集。如果某个特征在10组训练集上所得ID值均大于阈值ID 0 ，则该特征被选出，被选出的特征输入到SVM中进行磷酸化/非磷酸化位点的分类识别。阈值ID 0 由识别总精度最大化定出。 经上述操作后，对于k间隔氨基酸对组分特征，分别选出用于识别丝氨酸的特征72个，识别苏氨酸的特征14个，识别酪氨酸的特征14个。对于位置保守氨基酸组分特征，分别选出用于识别丝氨酸的特征34个，识别苏氨酸的特征27个，识别酪氨酸的特征26个。这样，最后得到磷酸化丝氨酸的识别特征共72 + 34 = 106个，苏氨酸的识别特征共14 + 27 = 41个，酪氨酸的识别特征共14 + 26 = 40个。表1给出了三类磷酸化残基对应选出的位置保守氨基酸组分特征。 由表1可见，磷酸化丝氨酸位点附近的位置保守片段为RXR[RS]DS[PSD][ES][ES]SS，磷酸化苏氨酸位点附近的位置保守片段为R[CS]R[PS]XTP[PT]TTP，磷酸化酪氨酸位点附近的位置保守片段为XD[DE][DP]DY[EY]Y[PVY]YY。 这三个位置保守片段有一个显著的共同特点：磷酸化丝氨酸位点的紧邻下游连续保守地出现多个丝氨酸，磷酸化苏氨酸位点的紧邻下游连续保守地出现多个苏氨酸，磷酸化酪氨酸位点的紧邻下游也连续保守地出现多个酪氨酸。据此我们推测，这可能是磷酸化过程的一个有效的容错机制。也即，每个磷酸 Table 1 Features of the position conservation selected by the FSID metho 位点 −5 −4 −3 −2 −1 1 2 3 4 5 保守氨基酸 * 丝氨酸 R R R D P E E S S S S S O O O L D L S H F V K L L N A C T 苏氨酸 R C R P P P T T P S S C T O O O G O W T K L L L F A T 酪氨酸 D D D D E Y P Y Y L E P Y O V O O I K Y I L P O L L 表1. 由FSID方法选择的位点保守性特征 * 注：加粗显示的为磷酸化位点保守性氨基酸残基，其他为非磷酸化位点保守性氨基酸残基。 化位点的紧邻下游均会出现同一种氨基酸，作为替补磷酸化位点，在特异的磷酸激酶的催化下，高能磷酸盐供体ATP/GTP的末端磷酸基团一旦没有及时识别需要磷酸化的特异氨基酸，那么其后的相同氨基酸则会代替特异氨基酸进行磷酸化过程。 3.2. FSID_PhSite模型的识别结果 在独立测试集上，FSID_PhSite模型对丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸的10组检验结果的平均值分别列于表2、表3和表4中。为了比较不同模型的识别性能，我们同时列出了其他4个最好的激酶无关模型在同样测试集上的识别结果。这四个模型的结果均取值文献 [ 12 ] 。 由表2可见，我们的模型FSID_PhSite对磷酸化丝氨酸位点的识别性能分别为，Sn = 73.45%、Sp = 95.21%、ACC = 84.34%和MCC = 0.704。比较其他4个模型，发现FSID_PhSite模型具有最高的识别总精度、特异性和马氏相关系数，总精度高出次优模型CKSAAP_PhSite [ 12 ] 约6个百分点。敏感性最高的模型是DISPHOS [ 10 ] 。 Table 2 Comparing the performance of different models in terms of serine (S) site identification on the independent datase Models ACC (%) Sn (%) Sp (%) MCC NetPhos [ 9 ] 64.91 78.90 55.64 0.343 DISPHOS [ 10 ] 70.10 81.03 62.86 0.432 PPRED [ 11 ] 62.87 72.62 56.42 0.286 CKSAAP_PhSite [ 12 ] 78.59 79.45 78.03 0.566 FSID_PhSite 84.34 73.45 95.21 0.704 表2. 不同模型在独立检验集上对丝氨酸的识别性能比较 注：NetPhos: artificial neural networks method for predicts phosphorylation sites; DISPHOS: disorder-enhanced phosphorylation predictor; PPRED: phosphorylation predictor; CKSAAP_PhSite: the composition of k-spaced amino acid apirs for prediction of protein phosphorylation sites; FSID_PhSite: feature selection based on increment of diversity for prediction of protein phosphorylation sites. Table 3 Comparing the performance of different models in terms of threonine (T) site identification on the independent datase Models ACC (%) Sn (%) Sp (%) MCC NetPhos [ 9 ] 64.70 47.78 74.75 0.231 DISPHOS [ 10 ] 71.93 70.06 73.04 0.421 PPRED [ 11 ] 62.12 48.26 70.34 0.187 CKSAAP_PhSite [ 12 ] 78.98 79.16 78.88 0.567 FSID_PhSite 82.32 65.97 98.66 0.684 表3. 不同模型在独立检验集上对苏氨酸的识别性能比较 Table 4 Comparing the performance of different models in terms of tyrosine (Y) site identification on the independent datase Models ACC (%) Sn (%) Sp (%) MCC NetPhos [ 9 ] 59.92 45.80 69.30 0.154 DISPHOS [ 10 ] 66.62 55.24 74.19 0.298 PPRED [ 11 ] 56.42 43.01 65.35 0.084 CKSAAP_PhSite [ 12 ] 68.58 52.10 79.53 0.329 FSID_PhSite 68.89 47.18 90.59 0.420 表4. 不同模型在独立检验集上对酪氨酸的识别性能比较 由表3可见，我们的模型FSID_PhSite对磷酸化苏氨酸位点识别的敏感性为65.97%、特异性为98.66%、总精度为82.32%和马氏相关系数为0.684。除敏感性外，其他性能也显著优于其他模型。 由表4可见，我们的模型FSID_PhSite对磷酸化酪氨酸位点识别的敏感性为47.18%、特异性为90.59%和总精度为68.89%和马氏相关系数为0.420。比较其他模型，酪氨酸位点的识别结果类似于丝氨酸和苏氨酸。 由表2、表3和表4我们还可以发现一个显著的特点，就是FSID_PhSite模型的特异性值都很高，三类磷酸化位点的特异性值均超过90%。这表明FSID_PhSite模型对非磷酸化位点的识别准确度很高，这是其他四个模型均不具备的。由于非磷酸化位点数远大于磷酸化位点数，因此高特异性模型在推广性方面显然具备明显的优势。