基于机器学习方法的抗癌肽低维特征筛选模型的创新性开发研究

简介

癌症到目前为止仍然是一个亟待攻克的世界性难题。治疗癌症的传统方法主要是使用放射治疗或者抗癌药物来杀死癌细胞，但是这些方法的成本相当高，而且有副作用。随着抗癌肽的发现，肿瘤的治疗取得了较大进展，因此准确鉴定抗癌肽显得十分重要。为了促进抗癌肽在癌症治疗中的应用，本项目提出了一种基于抗癌肽序列的 19 维特征模型，该模型相比于现有的一些方法具有更低的维度和更好的性能，筛选准确率达到了 92.73%。