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我校生物信息研究團隊在SCI一區期刊發表高水平學術論文


发布时间:2019年09月10日 15时47分
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近日,我校计算机与信息安全学院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”,在生物信息类頂级期刊《Bioinformatics》在線發表(https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz629)。

該論文對革蘭氏陽性菌的非經典分泌蛋白進行了系統分析與建模,從蛋白質序列結構、物理化學性質以及遺傳信息等角度全面地進行特征提取,提出了基于粒子群優化的參數優化算法來解決LightGBM機器學習方法多參數調參優化的問題,引入了雙層集成模型策略提高了預測的准確性,並以此爲基礎開發了一個穩定的、高效的、精准的革蘭氏陽性菌非經典分泌蛋白預測的服務器(http://pengaroo.erc.monash.edu/)。該項研究得到國家自然科學基金(61862017)、廣西自然科學基金(2018GXNSFA1313117,2016GXNSFCA380005)和桂林電子科技大學研究生優秀論文培育項目(17YJPYSS14)的資助。

據悉,《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頂级期刊,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。

(供稿:计算机与信息安全学院 张艳菊 审稿:宣传部)


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