蛋白质序列特征：
利用改进型伪氨基酸组成法（PseAAC）、伪位置特异性得分矩阵法（PsePSSM）和三联体编码法（CT）对蛋白质序列进行特征提取，并将这三种方法得到的特征向量进行融合，以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型，然后输入到堆栈式降噪自编码器（SDAE）深度网络里自动学习更有效的特征表示，选用 Softmax 回归分类器进行亚细胞的分类预测，植物亚细胞定位，可有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。
利用 PSI-BLAST 工具搜索蛋白质序列，提取位点特异性谱中的位点特异性得分矩阵作为蛋白质的一类特征，并计算 4 等分序列的氨基酸含量以及 1～7 阶二肽含量作为另外两类特征，由这三类特征一共得到蛋白质序列的 12 个特征向量。通过设计一个简单加权函数对各类特征向量加权处理，作为神经网络预测器的输入，可提高蛋白质亚细胞定位预测的精度。
为什么不先对基因做预测，在预测的结果上直接做共定位？
不同的预测网站有不同的计算方法，同一个基因在不同的预测网站也可能得出不同的定位结果。另外所有的结果都应是基于实验得到的，对于不清楚可能定位在哪里的基因，一般推荐先做普通定位，根据普通定位的结果再决定做哪种细胞器的共定位。
适用于什么实验场景？
（1）基因功能研究，文章里总少不了这一项。
（2）研究蛋白相互作用，与酵母双杂实验结果相互验证。
亚细胞定位即指某种生物大分子物质或脂类在细胞内存在的具体位置。蛋白质在细胞质中经过翻译并合成，由蛋白质分选信号引导而被转运到特定的亚细胞结构中以参与细胞的各种生命活动，这一过程称为蛋白质亚细胞定位。蛋白质的功能、代谢以及相互作用等都与其亚细胞定位密切相关，成熟蛋白质必须在特定的亚细胞结构中才能发挥正确稳定的生物学功能，如果定位发生偏差，将对细胞功能甚至生命产生重大影响，因此对蛋白质亚细胞定位的研究具有重要意义。
植物亚细胞定位-贝科新肽科技公司(在线咨询)由武汉贝科新肽科技有限公司提供。武汉贝科新肽科技有限公司是湖北 武汉 ,化学试剂的见证者，多年来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，满足客户需求。在贝科新肽领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创贝科新肽更加美好的未来。