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《基于GBM算法预测蛋白质琥珀酰化位点的研究与实现》
一、引言
蛋白质的翻译后修饰是生物体内重要的生物学过程，其中琥珀酰化修饰是一种常见的修饰方式。蛋白质琥珀酰化位点的预测对于理解蛋白质的功能和调控机制具有重要意义。近年来，随着生物信息学和计算生物学的发展，基于机器学习算法的预测模型在蛋白质修饰位点预测中得到了广泛应用。本文旨在研究并实现基于梯度提升机（GBM）算法的蛋白质琥珀酰化位点预测模型，以提高预测准确性和效率。
二、数据预处理与特征提取
在蛋白质琥珀酰化位点预测过程中，数据预处理和特征提取是关键步骤。首先，我们需要收集并整理相关的生物实验数据，包括蛋白质序列、琥珀酰化修饰位点信息等。然
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