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，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。
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，待检为，其它步骤的抗原检查相同。
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