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基于混合特征的特征选择神经肽预测模型
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于混合特征的特征选择神经肽预测模型

    • A model for identifying neuropeptides by feature selection based on hybrid features

    • “神经肽预测新算法问世，准确度达0.9169，超越现有模型。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第11期 页码：3238-3245
    • 作者机构：

      1.吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012

      2.吉林大学 软件学院，长春 130012

    • 作者简介：

      周丰丰（1977-），男，教授，博士. 研究方向：生物信息学. E-mail： ffzhou@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62072212;U19A2061);吉林省中青年科技创新创业卓越人才（团队）项目（创新类）(20210509055RQ);吉林省大数据智能计算实验室项目(20180622002JC)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220007    

      中图分类号： TP399

    • 收稿：2022-01-04，

      纸质出版：2023-11-01

    移动端阅览

  • 周丰丰,颜振炜.基于混合特征的特征选择神经肽预测模型[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(11):3238-3245. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220007.

    ZHOU Feng-feng,YAN Zhen-wei.A model for identifying neuropeptides by feature selection based on hybrid features[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(11):3238-3245. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220007.

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