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，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，蛋白互作，通过 Jackknife 交叉验证和独立数据集测试表明，AdaBoost 是一种稳健有效的模型，预测准确率高于其他现有预测器。
亚细胞定位是生物学中一个重要的研究领域，它帮助科学家们理解蛋白质和其它细胞成分如何在细胞内进行定位，这对于理解细胞的生物学和疾病研究都具有重要的意义。植物学研究者也利用亚细胞定位来研究植物细胞的生物学特性。
植物细胞的一个显著特点是它们具有细胞壁。细胞壁是由纤维素等多糖构成的，它包围在细胞膜的外面，提供细胞结构的支持。由于植物细胞壁的存在，植物细胞的亚细胞定位具有一定的性。
亚细胞定位操作步骤
1、通过一些在线网站预测亚细胞定位
2、亚细胞定位载体构建
（1）引物设计：利用引物设计软件，根据pEGP-MCS-N1或pEGP-C1-MCS的酶切位点设计目的基因引物。
（2）载体构建：将PCR产物酶切后插入pEGP-MCS-N1或pEF-C1-MCS，得到表达目的基因与EGP融合蛋白质的真核表达载体。
3、细胞转染
当细胞生长到对数生长期时，接种到共聚焦显微镜的玻璃底培养皿（35mm petri dish，10 mm Microwell）中，培养过夜。当细胞贴壁率达到30%~50%时，将融合绿色荧光蛋白GFP的重组载体质粒和目标细胞器质粒共转染细胞。37℃孵箱培养24~72h。
4、激光扫描共聚焦显微镜观察
将上述细胞分别在24、36、48、72h的时间点，根据实验需求选择对应激发波长（常用405nm、488nm和561nm），使用共聚焦显微镜观察，采取图像。
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