A meta-predictor for MHC class II binding peptides based on Naïve Bayesian approach.
A meta-predictor for MHC class II binding peptides based on Naïve Bayesian approach.
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基于朴素贝叶斯方法的 MHC II 类结合肽的元预测器。
DOI：
10.1109/iembs.2006.259832
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Dai,Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Huang,Lei;Karpenko,Oleksiy;Murugan,Naveen;Dai,Yang
II类mhc肽结合的预测是一项具有挑战性的任务，因为结合肽的长度可变。已经开发了不同的计算方法；然而，每一种都有自己的优点和缺点。为了提供可靠的预测，重要的是设计一个系统，能够整合来自各种预测器的结果。本文介绍了一种基于朴素贝叶斯方法的元预测器的构建过程。该系统是这样设计的，从任何数量的单个预测器获得的结果可以很容易地合并。这个元预测器可以让用户对预测更有信心
Prediction of class II MHC-peptide binding is a challenging task due to variable length of binding peptides. Different computational methods have been developed; however, each has its own strength and weakness. In order to provide reliable prediction, it is important to design a system that enables the integration of outcomes from various predictors. In this paper, we introduce a procedure of building such a meta-predictor based on naive Bayesian approach. The system is designed in such a way that results obtained from any number of individual predictors can be easily incorporated. This meta-predictor is expected to give users more confidence in the prediction
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