1、蛋白質模式識別是后基因組時代生命科學中最重大的研究課題之一，蛋白質溫熱性識別和蛋白質亞細胞定位則是蛋白質模式識別研究中兩個新興的富有挑戰(zhàn)性的問題。本文基于蛋白質結構與其功能的聯系，從蛋白質的氨基酸序列出發(fā)，提出了基于序列前后組分與關聯的特征提取方法，并采用支持向量機方法進行預測，取得了較理想的預測精度。本研究不僅對理解蛋白質結構與功能關系具有一定的理論價值，更對生物制藥業(yè)、農業(yè)生物科技等多個應用領域具有直接或者間接的指導作用。

2、結論如下： 首先為緒論。該章綜合介紹蛋白質溫熱性和亞細胞定位的研究背景、發(fā)展現狀等，并簡述新近迅速發(fā)展起來的機器學習方法——支持向量機。 其次為蛋白質溫熱性識別研究。本研究中，采用基于氨基酸組分和關聯特征提取的新思路與方法，利用支持向量機對76對常溫蛋白和嗜熱蛋白訓練后建模，再利用獨立測試法對供檢驗的20對常溫蛋白和嗜熱蛋白進行模式識別預測。結果顯示，支持向量機對常溫蛋白和嗜熱蛋白預測精度分別為85％、80％，相較于張光