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user: 3. 结果和分析 3.1. SePSSM特征的分割比例 由于SePSSM特征是通过分割PSSM矩阵而得到的，而选择不同的分割比例 λ 会得到不同的预测结果。为了得到最佳的结果，我们先对SePSSM特征进行分割比例的选择，每个分割比例在两个数据集上的总体准确率如下表2。为了证明分割的有效性，我们加入了不分割的实验结果，当 λ 取1时，表示PSSM矩阵未进行分割。 图2. 提出的方法的框架 Table 2 The OA(%) results of the two datasets at different segmentation ratio λ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 ZW225 77.2 77.7 79.5 80.8 81.7 75.9 75.4 77.2 79.9 72.8 ZD98 85.7 86.7 90.8 90.8 92.9 92.9 91.8 91.8 91.8 87.8 表2. 两个数据集在不同分割比例的OA(%)结果 从表2我们可以看出，随着 的增大，ZW225数据集的OA值一直在波动，在 λ 为0.5时SePSSM得到最好值81.7%；而ZD98数据集的结果先增大后减小，保持不变之后又减小，在 λ 为0.5和0.6时SePSSM结果最好，最好值为92.9%。且从结果中可以看出，对PSSM矩阵进行适当的分割要比未分割的结果好，这是因为分割之后将数据细化，获得了更多有用的特征信息，而这些信息更能对每个类进行区分，从而有利于进行预测分类。当分割比例为0.5时在ZW225和ZD98两个数据集上得到的结果要比未分割或其他分割比例的结果好。因此，本文中的分割比例取0.5。 3.2. 不同特征的性能 为了验证我们所提出的SePSSM的性能，我们计算了SePSSM、PsePSSM [ 24 ]、7种理化性质(PhyChe)和融合特征分别在ZW225和ZD98两个数据集上的总体准确率，所有结果在同一条件下通过Jackknife检验得到，结果如下表3。 Table 3 The OA(%) of different feature methods on two dataset 数据集 PsePSSM SePSSM PhyChe SePSSM+ PhyChe ZW225 74.1 81.7 80.4 94.6 ZD98 91.8 92.9 68.4 96.9 表3. 不同特征方法在两个数据集上的总体准确率(%) 由于PsePSSM中含有一个决定特征维度的参数，在序列较长时该参数的选择将会耗费较多的计算时间。而从表3可以看出，SePSSM在PSSM上进行分割就能达到一个较好的预测效果，且在ZW225数据集上比PsePSSM高7.6%。这表明我们提出的SePSSM的性能要优于PsePSSM，且计算方法省去了PsePSSM计算其他特征的时间，这将更加简便。将SePSSM和7种理化性质融合的预测结果要优于单一的特征，达到了一个较好的预测值，分别为94.6%和96.9%。 3.3. 不同核函数对结果的影响 在使用支持向量机进行分类的时候，可以对SVM的核函数进行选择，选取不同的核函数会对结果产生较大影响。因此本文在融合SePSSM和PhyChe对凋亡蛋白序列进行特征提取，SePSSM的分割比例为0.5。选取不同的核函数在两个数据集上的准确率如下表4和表5。 Table 4 The prediction results of ZW225with different kernel function 亚细胞位置 RBF linear poly sigmoid cy 98.2 97.3 96.4 96.0 me 96.0 95.5 88.8 92.4 mi 97.8 97.8 92.9 96.0 nu 97.3 97.8 94.2 95.1 OA 94.6 94.2 86.2 89.7 表4. ZW225在不同核函数下的预测结果 Table 5 The prediction results of ZD98 with different kernel function 亚细胞位置 RBF linear poly sigmoid cy 98.0 97.0 90.8 90.8 me 98.0 98.0 91.8 93.9 mi 99.0 99.0 99.0 99.0 oth 99.0 98.0 93.9 96.0 OA 96.9 95.9 87.8 89.8 表5. ZD98在不同核函数下的预测结果 从表4和表5可以看出，对ZW225和ZD98两个数据集，用SVM进行分类时，采用RBF核函数和linear核函数的预测效果要优于poly和sigmoid两种核函数，且采用RBF核函数预测总体准确率要略高于linear核函数，sigmoid核函数得到的效果最差。因此，本文选用RBF核函数作为SVM算法的核函数。 3.4. 我们提出的方法性能 本文通过融合PsePSSM和PhyChe两种特征，SVM的核函数选择RBF，通过Jackknife检验对ZW225和ZD98数据集进行验证，得到的结果如表6所示。从表6可以看出，我们的方法对ZW225和ZD98数据集的OA分别达到了94.6%和96.9%。实验结果表明，该方法能够有效预测凋亡蛋白的亚细胞位置。 Table 6 The predictive performance of datasets ZW225 and ZD98 protein subcellular localization on the Jackknife tes 数据集 亚细胞位置 Sen(%) F1(%) MCC OA(%) ZW225 cy 98.6 97.2 0.96 94.6 me 96.6 95.0 0.92 mi 84.0 89.4 0.88 nu 90.2 92.5 0.91 ZD98 cy 97.7 97.7 0.96 96.9 me 96.7 96.7 0.95 mi 100 96.3 0.96 oth 91.7 95.7 0.95 表6. ZW225和ZD98数据集的蛋白质亚细胞定位在Jackknife检验下的预测性能 3.5. 与其他方法的比较 为了进一步评估我们方法的有效性，我们将我们提出的方法与几种凋亡蛋白亚细胞定位的方法进行了比较。表7和表8分别显示了不同方法对ZW225和ZD98两个数据集的OA和每类亚细胞位置的敏感性的预测结果，所有结果都是通过Jackknife检验得到的。 Table 7 Comparison from different methods on ZW225 dataset by Jackknife tes 方法 cy me mi nu OA(%) DF_SVM [ 30 ] 87.1 92.1 64.0 73.2 84.0 Liang et al. [ 31 ] 87.1 89.1 68.0 75.6 84.4 Zhang et al. [ 32 ] 93.5 92.1 96.0 93.5 92.2 ERT-ECT-PSSM-IS [ 33 ] 80.0 91.0 92.0 87.8 87.1 我们的方法 98.6 96.6 84.0 90.2 94.6 表7. ZW225数据集基于不同方法的预测结果 Table 8 Comparison from different methods on ZD98 dataset by Jackknife tes 方法 cy me mi oth OA(%) DF_SVM [ 30 ] 97.7 96.7 92.3 75.0 93.9 Liang et al. [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] 95.4 90.0 92.3 83.3 91.8 Zhang et al. [ 32 ] 95.3 88.9 97.4 91.7 93.2 ERT-ECT-PSSM-IS [ 33 ] 90.7 100 92.3 91.7 93.9 我们的方法 97.7 96.7 100 91.7 96.9 表8. ZD98数据集基于不同方法的预测结果 从表7和表8可以看出，我们提出的方法在两个数据集的cy类上都取得了较好的结果，分别为98.6%和97.7%，这是因为这两个数据集类中数量最多的都是cy类，从而导致了预测效果较好。而nu和oth类，分别在两个数据集中数量都最少，使得训练不足导致预测性能较差。但从OA值来看，我们的方法要高于其他方法的，这表明我们的方法具有较好的预测性能。