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高维共鸣识别——蛋白质比较的新方法
被引量：
2
1
作者
赵剑
王嘉松
刘国庆
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第9期224-228,共5页
在提出的符号序列的高维数字表达以及高维傅里叶变换概念的基础上,提出了蛋白质比较的新方法——高维共鸣识别。将两种蛋白质对应的氨基酸序列转化为向量序列,分别计算它们对应的向量序列的离散傅里叶变换。据此,定义两个蛋白质序列所...
在提出的符号序列的高维数字表达以及高维傅里叶变换概念的基础上,提出了蛋白质比较的新方法——高维共鸣识别。将两种蛋白质对应的氨基酸序列转化为向量序列,分别计算它们对应的向量序列的离散傅里叶变换。据此,定义两个蛋白质序列所对应的交叉谱函数,考查交叉谱函数的信噪比,判断两种蛋白质序列的相似性或差异性。计算结果显示它是蛋白质比对的又一个有效方法,是Cosic一维共鸣识别的拓展。
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关键词
蛋白质比较
高维数字表达
向量序列的傅里叶变换
交叉谱函数
信噪比
高维共鸣识别
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职称材料
题名
高维共鸣识别——蛋白质比较的新方法
被引量：
2
1
作者
赵剑
王嘉松
刘国庆
机构
南京工业大学理学院应用数学系
南京大学数学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第9期224-228,共5页
文摘
在提出的符号序列的高维数字表达以及高维傅里叶变换概念的基础上,提出了蛋白质比较的新方法——高维共鸣识别。将两种蛋白质对应的氨基酸序列转化为向量序列,分别计算它们对应的向量序列的离散傅里叶变换。据此,定义两个蛋白质序列所对应的交叉谱函数,考查交叉谱函数的信噪比,判断两种蛋白质序列的相似性或差异性。计算结果显示它是蛋白质比对的又一个有效方法,是Cosic一维共鸣识别的拓展。
关键词
蛋白质比较
高维数字表达
向量序列的傅里叶变换
交叉谱函数
信噪比
高维共鸣识别
Keywords
protein
comparison
numerical
representation
of
higher
dimension
Fourier
transform
of
vector
sequence
cross-spectralfunction
signal
to
noise
ratio
resonance
recognition
model
of
higher
dimension
分类号
R857.3 [医药卫生—航空、航天与航海医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高维共鸣识别——蛋白质比较的新方法
赵剑
王嘉松
刘国庆
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
2
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