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用离散量预测蛋白质的结构型 被引量：32
1
作者 吕志清 李前忠 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第4期703-712,共10页
基于蛋白质的结构类型决定于它的二级结构序列的概念,用二级结构序列参数Nα,Nβ,Nβαβ,N(βαβ)构成离散源,并计算离散量D(Xα),D(Xβ),D(Xα/β),D(Xα +β),利用离散增量预测蛋白质的结构类型,它是由这个蛋白质的离散量D(Xn)与四... 基于蛋白质的结构类型决定于它的二级结构序列的概念,用二级结构序列参数Nα,Nβ,Nβαβ,N(βαβ)构成离散源,并计算离散量D(Xα),D(Xβ),D(Xα/β),D(Xα +β),利用离散增量预测蛋白质的结构类型,它是由这个蛋白质的离散量D(Xn)与四个标准离散D(Xα),D(Xβ),D(Xα/β),D(Xα +β)之间离散增量的最小值所决定的 .预测结果表明,准确率分别达到84.8%(标准集)和83.8%(检验集)。 展开更多
关键词 结构型 框架结构 二级结构序列 离散量 离散增量 蛋白质
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蛋白质亚细胞定位的识别 被引量：11
2
作者 李凤敏 李前忠 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期297-306,共10页
根据蛋白质的亚细胞定位,将蛋白质分为12类,用离散量的数学理论,以蛋白质中400个氨基酸二联体数目构成离散源,通过计算离散增量预测蛋白质的亚细胞定位,用Self-consistency和Jackknife两种方法测试均获得较高的预测成功率。结果表明:Sel... 根据蛋白质的亚细胞定位,将蛋白质分为12类,用离散量的数学理论,以蛋白质中400个氨基酸二联体数目构成离散源,通过计算离散增量预测蛋白质的亚细胞定位,用Self-consistency和Jackknife两种方法测试均获得较高的预测成功率。结果表明:Self-consistency方法预测成功率为84.5%,Jackknife方法预测成功率为81.1%。 展开更多
关键词 离散量 氨基酸二联体 亚细胞定位 离散增量
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用离散量的方法识别蛋白质的超二级结构 被引量：16
3
作者 胡秀珍 李前忠 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期424-428,共5页
用离散量的方法,对2208个分辨率在2.5I以上的高精度的蛋白质结构中四类超二级结构进行了识别。从蛋白质一级序列出发,以氨基酸(20种氨基酸加一个空位)和其紧邻关联共同为参数,当序列模式固定长取8个氨基酸残基时,对“822”序列模式3交... 用离散量的方法,对2208个分辨率在2.5I以上的高精度的蛋白质结构中四类超二级结构进行了识别。从蛋白质一级序列出发,以氨基酸(20种氨基酸加一个空位)和其紧邻关联共同为参数,当序列模式固定长取8个氨基酸残基时,对“822”序列模式3交叉检验的平均预测精度达到78.1%,jack-knife检验的平均预测精度达到76.7%;当序列模式固定长取10个氨基酸残基时,对“1041”序列模式3交叉检验的平均预测精度达到83.1%,jack-knife检验的平均预测精度达到79.8%。 展开更多
关键词 离散量 离散增量 蛋白质超二级结构
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随机森林方法预测膜蛋白类型 被引量：14
4
作者 袁敏 胡秀珍 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期349-355,共7页
膜蛋白的类型与其功能是密切相关的,因此膜蛋白类型的预测是研究其功能的重要手段,从蛋白质的氨基酸序列出发对膜蛋白的类型进行预测有重要意义。文章基于蛋白质的氨基酸序列,将组合离散增量和伪氨基酸组分信息共同作为预测参数,采用随... 膜蛋白的类型与其功能是密切相关的,因此膜蛋白类型的预测是研究其功能的重要手段,从蛋白质的氨基酸序列出发对膜蛋白的类型进行预测有重要意义。文章基于蛋白质的氨基酸序列,将组合离散增量和伪氨基酸组分信息共同作为预测参数,采用随机森林分类器,对8类膜蛋白进行了预测。在Jackknife检验下的预测精度为86.3%,独立检验的预测精度为93.8%,取得了好于前人的预测结果。 展开更多
关键词 生物膜蛋白 随机森林法 离散增量 离散傅里叶谱 伪氨基酸组分
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基于二次判别的果蝇启动子识别 被引量：7
5
作者 林昊 李前忠 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期345-350,共6页
通过对果蝇polⅡ启动子和非启动子的序列特征分析,计算了序列每个位点单碱基保守性M1(l)值和六联体保守性M6(l)值。从而分别选取两个区域的六联体频数作为离散源参数,利用离散增量结合二次判别函数(IDQD)对启动子进行了预测。对于从编... 通过对果蝇polⅡ启动子和非启动子的序列特征分析,计算了序列每个位点单碱基保守性M1(l)值和六联体保守性M6(l)值。从而分别选取两个区域的六联体频数作为离散源参数,利用离散增量结合二次判别函数(IDQD)对启动子进行了预测。对于从编码区和内含子中选取的非启动子数据集,启动子的预测成功率分别达到93%和89%。比较结果显示IDQD模型能够有效地提高启动子预测成功率。 展开更多
关键词 POL Ⅱ启动子 离散增量 二次判别函数 六联体
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用离散量预测原核生物蛋白质的亚细胞位置 被引量：9
6
作者 陈颖丽 李前忠 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期510-517,共8页
基于不同亚细胞位置中蛋白质的氨基酸组成及序列信息不同这一观点,以单个氨基酸含量及两两组合氨基酸含量为信息构成离散源,分别计算了原核生物蛋白质三类亚细胞位置的标准离散量D(Xe),D(Xp),D(Xc).利用离散增量的概念预测蛋白质的亚细... 基于不同亚细胞位置中蛋白质的氨基酸组成及序列信息不同这一观点,以单个氨基酸含量及两两组合氨基酸含量为信息构成离散源,分别计算了原核生物蛋白质三类亚细胞位置的标准离散量D(Xe),D(Xp),D(Xc).利用离散增量的概念预测蛋白质的亚细胞位置,它是由这个蛋白质的离散量D(X)与三个标准离散量D(Xe),D(Xp),D(Xc)之间离散增量的最小值所决定的.采用Self-consistency检验和Jack-knife检验方法,给出了选择五组不同信息作为离散源中参数时的预测结果.与现有的方法比较,发现用Jack-knife检验法预测extracellular类蛋白质时,给出的离散量方法能够给出最好的预测性能,结果也表明提取更多有效的序列信息是提高预测精度的关键. 展开更多
关键词 蛋白质亚细胞位置 原核生物 离散量 离散增量
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用离散量方法预测蛋白质亚细胞定位 被引量：5
7
作者 李凤敏 李前忠 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期416-419,共4页
根据蛋白质的亚细胞定位,将蛋白质分为四类,用离散量的数学理论,提出了预测蛋白质的亚细胞定位理论方法.利用蛋白质中氨基酸组分,通过计算离散增量和离散有限系数预测蛋白质的亚细胞定位.用Self-consistency和Jackknife两种方法测试均... 根据蛋白质的亚细胞定位,将蛋白质分为四类,用离散量的数学理论,提出了预测蛋白质的亚细胞定位理论方法.利用蛋白质中氨基酸组分,通过计算离散增量和离散有限系数预测蛋白质的亚细胞定位.用Self-consistency和Jackknife两种方法测试均获得较高的预测成功率.结果表明:蛋白质类中包含的蛋白质数越多,预测成功率越高. 展开更多
关键词 离散增量 亚细胞定位 离散有限系数
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用离散量方法预测细胞凋亡蛋白的亚细胞位置 被引量：3
8
作者 陈颖丽 李前忠 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期413-417,共5页
细胞凋亡蛋白的亚细胞位置与它的功能紧密相联.基于一个凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点,提出了一种新的预测凋亡蛋白亚细胞位置的算法离散量方法.计算了蛋白质一级序列中紧邻残基对的出现个数,作为离散源中的参... 细胞凋亡蛋白的亚细胞位置与它的功能紧密相联.基于一个凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点,提出了一种新的预测凋亡蛋白亚细胞位置的算法离散量方法.计算了蛋白质一级序列中紧邻残基对的出现个数,作为离散源中的参数,利用离散增量极小化对四类凋亡蛋白进行定位预测.采用Zhou和Doctor使用的数据库,通过Re-sub-stitution检验和Jack-knife检验方法,离散量方法比他们使用的协变判别式算法总体预测成功率分别高1.0%和12.2%;采用我们自己整理的扩大以后的数据库,通过Re-substitution检验和Jack-knife检验方法,总体预测成功率分别为88.1%和78.1%. 展开更多
关键词 细胞凋亡蛋白 亚细胞位置 离散增量 紧邻残基对
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基于离散增量结合支持向量机方法的凋亡蛋白亚细胞位置预测 被引量：8
9
作者 陈颖丽 李前忠 +1 位作者 杨科利 樊国梁 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期192-198,共7页
根据凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点,基于局部氨基酸序列的n肽组分和序列的亲疏水性分布信息,采用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)算法,对六类细胞凋亡蛋白的亚细胞位置进行预测。结果表明,在Re-substitution检... 根据凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点,基于局部氨基酸序列的n肽组分和序列的亲疏水性分布信息,采用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)算法,对六类细胞凋亡蛋白的亚细胞位置进行预测。结果表明,在Re-substitution检验和Jackknife检验下,ID_SVM算法的总体预测成功率分别达到了94.6%和84.2%;在5-fold检验和10-fold检验下,其总体预测成功率也都达到了83%以上。通过比较ID和ID_SVM两种方法的预测能力发现,结合了支持向量机的离散增量算法能够改进预测成功率,结果表明ID_SVM是预测凋亡蛋白亚细胞位置的一种很有效的方法。 展开更多
关键词 凋亡蛋白 离散增量 支持向量机
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基于广义信息距离的直接聚类算法 被引量：6
10
作者 丁世飞 史忠植 +1 位作者 靳奉祥 夏士雄 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期674-679,共6页
提出了基于广义信息距离的直接聚类算法.基于信息理论给出了离散量的基本概念,讨论并证明了离散量的一个基本不等式,进而给出了离散增量的概念.在分析距离测度的基础上,提出了广义信息距离(GID)、改进的广义信息距离(IGID),建立了基于GI... 提出了基于广义信息距离的直接聚类算法.基于信息理论给出了离散量的基本概念,讨论并证明了离散量的一个基本不等式,进而给出了离散增量的概念.在分析距离测度的基础上,提出了广义信息距离(GID)、改进的广义信息距离(IGID),建立了基于GID,IGID的直接聚类算法,并对土地肥力数据资料进行了聚类分析.结果表明,建立的算法与传统的聚类算法相比,算法原理简便、对数据本身的维数与分布要求不高,且具有较好的聚类效果. 展开更多
关键词 离散量 离散增量 广义信息距离 直接聚类
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低维输入空间的支持向量机识别人类剪接位点 被引量：3
11
作者 刘利 李前忠 樊国梁 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期49-56,共8页
真核生物剪接位点的识别作为基因结构注释的重要环节,一直以来倍受关注。利用离散增量和权重矩阵构成的向量来表示序列,用支持向量机在六维向量空间中寻找最优超平面,从而将真实的剪接位点和虚假的剪接位点进行分类。计算结果表明,利用... 真核生物剪接位点的识别作为基因结构注释的重要环节,一直以来倍受关注。利用离散增量和权重矩阵构成的向量来表示序列,用支持向量机在六维向量空间中寻找最优超平面,从而将真实的剪接位点和虚假的剪接位点进行分类。计算结果表明,利用这样的算法预测人类的剪接位点,有较好的预测效果。与其他的一些算法相比,表现出参数少、精度高等优点。 展开更多
关键词 离散增量 权重矩阵 支持向量机 剪接位点
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改进的离散增量算法预测27类折叠子的结构类型 被引量：6
12
作者 张怀光 胡秀珍 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期285-290,共6页
蛋白质二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤,而折叠子识别和结构类型的准确预测则可以提高二级结构和三级结构预测的准确度.本文从蛋白质的一级序列出发,提出了一种改进的预测算法:以二肽组分、预测的二级结构信息、伪... 蛋白质二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤,而折叠子识别和结构类型的准确预测则可以提高二级结构和三级结构预测的准确度.本文从蛋白质的一级序列出发,提出了一种改进的预测算法:以二肽组分、预测的二级结构信息、伪氨基酸组分和位置权重矩阵打分值等特征分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对27类折叠子的结构类型进行了预测,取得了较好的预测结果. 展开更多
关键词 离散增量 伪氨基酸组分 位置权重矩阵 蛋白质折叠子 蛋白质结构类型
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预测线虫和酵母基因组中内含子、外显子及基因间序列的离散增量方法 被引量：2
13
作者 鲍卫华 李前忠 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期60-65,共6页
把基因组中的内含子、外显子和基因间序列分为三类序列,从这些序列中取64种三核苷的重复出现次数作为离散源的状态参数,计算三类序列的标准离散量,比较待测序列的离散量与三个标准离散量之间的离散增量值,由离散增量的最小值决定待测序... 把基因组中的内含子、外显子和基因间序列分为三类序列,从这些序列中取64种三核苷的重复出现次数作为离散源的状态参数,计算三类序列的标准离散量,比较待测序列的离散量与三个标准离散量之间的离散增量值,由离散增量的最小值决定待测序列属于哪一类.本文用离散增量方法对线虫和酵母序列进行预测,结果表明,对酵母内含子预测的敏感性为81.5%,对外显子预测的敏感性为88.5%、特异性为99.6%,对基因间序列预测的敏感性为65.4%、特异性为87.5%;若以在相同长度区间的序列为标准离散源,预测相应长度区间的序列,对线虫内含子的预测的敏感性为82.2%、特异性为94.2%,对外显子预测的敏感性为91.1%、特异性为97.5%,对基因间序列预测的敏感性为78.8%. 展开更多
关键词 序列预测 离散量 离散增量
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一种预测蛋白质结构型的新方法 被引量：1
14
作者 吕志清 李前忠 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期26-30,共5页
基于蛋白质的结构类型决定于它的二级结构序列的概念 ,将蛋白质的二级结构含量和二级结构序列参数 Nα,Nβ,Nβαβ结合起来构成离散源 ,分别计算四种结构类型的标准离散量 D( Xα) ,D( Xβ) ,D( Xα/β) ,D( Xα+β) ,利用离散增量的概... 基于蛋白质的结构类型决定于它的二级结构序列的概念 ,将蛋白质的二级结构含量和二级结构序列参数 Nα,Nβ,Nβαβ结合起来构成离散源 ,分别计算四种结构类型的标准离散量 D( Xα) ,D( Xβ) ,D( Xα/β) ,D( Xα+β) ,利用离散增量的概念 ,蛋白质的结构类型是由这个蛋白质的离散量 D( X)与四个标准离散量之间离散增量的最小值所决定的 .因此 ,对标准集中 35 9个蛋白的结构型进行检测并对检验集中 1 1 7个蛋白质进行结构预测 ,标准集的准确率为 87% ,检验集的预测准确率为 88% 展开更多
关键词 结构型 框架结构 二级结构序列 离散量 离散增量 蛋白质 结构预测 折叠模式
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用离散增量结合支持向量机方法预测蛋白质亚细胞定位 被引量：4
15
作者 赵禹 赵巨东 姚龙 《生物信息学》 2010年第3期237-239,244,共4页
对未知蛋白的功能注释是蛋白质组学的主要目标。一个关键的注释是蛋白质亚细胞定位的预测。本文应用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)的方法,对阳性革兰氏细菌蛋白的5类亚细胞定位点进行预测。在独立检验下,其总体预测成功率为89.66%。... 对未知蛋白的功能注释是蛋白质组学的主要目标。一个关键的注释是蛋白质亚细胞定位的预测。本文应用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)的方法,对阳性革兰氏细菌蛋白的5类亚细胞定位点进行预测。在独立检验下,其总体预测成功率为89.66%。结果发现ID_SVM算法对预测的成功率有很大改进。 展开更多
关键词 蛋白质亚细胞定位 离散增量 支持向量机 阳性革兰氏细菌
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一种预测细胞凋亡蛋白的亚细胞定位的新方法 被引量：2
16
作者 张振慧 王勇献 王正华 《激光生物学报》 CAS CSCD 2007年第2期249-252,F0003,共5页
细胞凋亡蛋白对生物体的发育、维持内环境稳定及人们理解细胞凋亡机制非常重要。文中提出了一种新的蛋白质序列特征提取方法—三肽离散源方法。计算了蛋白质序列中紧邻三联体的出现个数,利用离散增量极小化对凋亡蛋白进行定位预测;同时... 细胞凋亡蛋白对生物体的发育、维持内环境稳定及人们理解细胞凋亡机制非常重要。文中提出了一种新的蛋白质序列特征提取方法—三肽离散源方法。计算了蛋白质序列中紧邻三联体的出现个数,利用离散增量极小化对凋亡蛋白进行定位预测;同时推广了张春霆等提出的内容平衡精度指数,使其能评估任意类的分类问题。实验结果表明:在凋亡蛋白定位预测研究中,三肽离散源方法在提高总体预测精度的同时,能够较好的解决样本不均衡问题;而内容平衡精度指数能比传统的总体预测精度更准确的评估预测算法的预测能力,有效的反映预测算法对样本不均衡问题的相容能力。 展开更多
关键词 细胞凋亡蛋白 亚细胞定位 三肽组成 离散增量
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拟南芥和线虫外显子/内含子剪切位点的研究 被引量：2
17
作者 林昊 李前忠 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期279-284,共6页
将拟南芥(A.tha liana)和线虫(C.eleg ans)的基因序列中的外显子按第一外显子,中间外显子和最后外显子划分成三类.分别将外显子/内含子剪切位点、翻译起始和终止位点附近的三联体的3个位点作为3条子链,以各条子链的不同碱基个数作为离... 将拟南芥(A.tha liana)和线虫(C.eleg ans)的基因序列中的外显子按第一外显子,中间外显子和最后外显子划分成三类.分别将外显子/内含子剪切位点、翻译起始和终止位点附近的三联体的3个位点作为3条子链,以各条子链的不同碱基个数作为离散源参数,共12个离散源参数,计算各类外显子离散量.用离散增量实现了对三种序列类型的预测,预测成功率都达到80%以上;并且统计了剪切位点附近的碱基相对频数,结果比较了由于三联体所取位置及个数不同而造成的对预测结果的差异,说明了剪切位点附近碱基的保守性. 展开更多
关键词 外显子 离散增量 剪切位点 保守性
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蛋白质结构型预测的研究
18
作者 贾孟文 李前忠 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期276-279,共4页
以 nα、nβ、nβαβ、n4α、n4β等五个二级结构参数为基础 ,用离散增量研究了蛋白质的聚类和蛋白质的结构型预测 .α型 ,β型和 αβ型可以很好地分别聚在三个大支中 .蛋白质结构型预测总体预测正确率为 82 % ,用 Self-consistency和... 以 nα、nβ、nβαβ、n4α、n4β等五个二级结构参数为基础 ,用离散增量研究了蛋白质的聚类和蛋白质的结构型预测 .α型 ,β型和 αβ型可以很好地分别聚在三个大支中 .蛋白质结构型预测总体预测正确率为 82 % ,用 Self-consistency和 Jake-knife这两种方法测试的结果没有明显的差别 .从结果可以看出利用蛋白质的二级结构参数能较好地体现出各种结构型蛋白质的特点 . 展开更多
关键词 二级结构参数 离散增量 蛋白质 聚类 结构型预测 二级结构序列 Α螺旋 Β折叠
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自洽聚类法识别大肠杆菌SD序列 被引量：3
19
作者 王晓花 李宏 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期314-320,共7页
用自洽聚类方法判定大肠杆菌蛋白质编码基因SD序列强弱,给出构成强SD序列的17种碱基关联模式.将全部SD序列按作用强弱不同分为三类:强、中、弱,发现强弱不同时最偏好模式不同,如GGAGG是弱SD序列的最偏好模式,AAGGA是强SD序列的最偏好模... 用自洽聚类方法判定大肠杆菌蛋白质编码基因SD序列强弱,给出构成强SD序列的17种碱基关联模式.将全部SD序列按作用强弱不同分为三类:强、中、弱,发现强弱不同时最偏好模式不同,如GGAGG是弱SD序列的最偏好模式,AAGGA是强SD序列的最偏好模式.同一模式距起始密码子的距离不同时,所起的调控作用也不同,如GGAG模式中的A在强SD序列中位于-8位点,在弱SD序列中位于-7和-9位点.平均来说,各SD序列的-9位点上碱基G出现的概率最大.结果还表明SD序列越强,基因的表达水平越高,SD序列越弱,基因表达水平越低.SD序列与an ti-SD序列的配对程度和相对位置影响起始密码子的识别和翻译效率. 展开更多
关键词 大肠杆菌 SD序列 自洽聚类方法 离散增量 基因表达水平
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蛋白质中四类简单超二级结构的分类 被引量：2
20
作者 高苏娟 胡秀珍 《内蒙古工业大学学报（自然科学版）》 2013年第1期21-26,共6页
蛋白质超二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤。本文从蛋白质的一级序列出发,运用了一种改进的预测算法:以氨基酸组分和紧邻氨基酸分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对四类... 蛋白质超二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤。本文从蛋白质的一级序列出发,运用了一种改进的预测算法:以氨基酸组分和紧邻氨基酸分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对四类超二级结构进行了预测,取得了较好的预测结果。四类超二级结构的平均预测总精度达到78.3%,Matthew's相关系数在0.65以上。 展开更多
关键词 离散量 离散增量 蛋白质超二级结构
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