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标准分类器在蛋白质亚细胞定位中的评估：Debasish Mohapatra 等人对三种标准分类器（Classification And Regression Tree，CART；K-Nearest Neighbor，湖北亚细胞定位，KNN；Support Vector Machine，SVM）在蛋白质亚细胞定位预测中的性能进行了比较。实验结果表明，SVM 在准确性和宏观平均精度方面表现较好，而 CART 在宏观平均召回率和宏观 F1 分数方面表现较好。

基于 AdaBoost Learner 的蛋白质亚细胞定位预测：Yu-Huan Jin 等人介绍了一种基于 AdaBoost Learner 的蛋白质亚细胞定位预测方法。该方法利用蛋白质的氨基酸组成进行预测，通过 Jackknife 交叉验证和独立数据集测试表明，洋葱亚细胞定位培养，AdaBoost 是一种稳健有效的模型，洋葱亚细胞定位，预测准确率高于其他现有预测器。

直接法

将标记的特异性荧光，直接加在抗原标本上，经一定的温度和时间的染色，用水洗去未参加反应的多余荧光，室温下干燥后封片、镜检。

间接法

如检查未知抗原，先用已知未标记的特异（）与抗原标本进行反应，用水洗去未反应的，再用标记的抗（第二）与抗原标本反应，使之形成—抗原—复合物，再用水洗去未反应的标记，干燥、封片后镜检。如果检查未知，则表明抗原标本是已知的，洋葱亚细胞定位怎么做，待检为，其它步骤的抗原检查相同。

亚细胞定位原理

利用GFP、RFP等荧光蛋白具有的荧光性质和灵敏性，来示踪细胞内的蛋白。将目标蛋白与荧光蛋白的N端或者C端融合，通过瞬转或稳转，使该融合蛋白在受体材料细胞内表达，目标蛋白会牵引荧光蛋白一起定位到目标细胞器，经过激光共聚焦显微镜激光照射，荧光蛋白会发出荧光，通过观察荧光蛋白在细胞内显示的位置，从而可以确定目标蛋白的亚细胞定位情况，即可对蛋白质进行准确定位。