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α/β类蛋白质折叠类型的分类方法研究
被引量:
5
1
作者
马帅
王勤
李晓琴
《生物信息学》
2014年第2期123-132,共10页
蛋白质折叠规律的研究是生命科学重大前沿课题之一,折叠分类是蛋白质折叠研究的基础。本文基于LIFCA数据库,选取样本量大于2的55种α/β类蛋白质折叠类型为研究对象。结合蛋白质折叠类型的定义及其保守拓扑结构特征,确定了55种蛋白质折...
蛋白质折叠规律的研究是生命科学重大前沿课题之一,折叠分类是蛋白质折叠研究的基础。本文基于LIFCA数据库,选取样本量大于2的55种α/β类蛋白质折叠类型为研究对象。结合蛋白质折叠类型的定义及其保守拓扑结构特征,确定了55种蛋白质折叠类型的模板及其对应的特征参数。建立了基于模板的打分函数Mul-Fscore,并结合二级结构参数信息,给出了55种α/β类蛋白质折叠类型的多模板分类方法。用此方法对LIFAC数据库中的931个样本进行检验,分类结果的平均特异性、平均敏感性、MCC值分别为99.58%、79.47%、79.39%。与TM-score分类结果对比发现,Mul-Fscore分类的敏感性与MCC值好于TM-score的相应结果,平均特异性相近。
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关键词
α
β类蛋白质
折叠类型分类
打分函数
lifca
数据库
下载PDF
职称材料
基于功能域组分的蛋白质折叠类型识别
被引量:
3
2
作者
闫金丽
陈治伟
+1 位作者
徐海松
李晓琴
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期166-172,共7页
蛋白质空间结构研究是分子生物学、细胞生物学、生物化学以及药物设计等领域的重要课题.折叠类型反映了蛋白质核心结构的拓扑模式,对折叠类型的识别是蛋白质序列与结构关系研究的重要内容.选取LIFCA数据库中样本量较大的53种折叠类型,...
蛋白质空间结构研究是分子生物学、细胞生物学、生物化学以及药物设计等领域的重要课题.折叠类型反映了蛋白质核心结构的拓扑模式,对折叠类型的识别是蛋白质序列与结构关系研究的重要内容.选取LIFCA数据库中样本量较大的53种折叠类型,应用功能域组分方法进行折叠识别.将Astral 1.65中序列一致性小于95%的样本作为检验集,全库检验结果中平均敏感性为96.42%,特异性为99.91%,马修相关系数(MCC)为0.91,各项统计结果表明:功能域组分方法可以很好地应用在蛋白质折叠识别中,LIFCA相对简单的分类规则可以很好地集中蛋白质的大部分功能特性,反映了结构与功能的对应关系.
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关键词
折叠类型
折叠识别
功能域
lifca
数据库
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职称材料
题名
α/β类蛋白质折叠类型的分类方法研究
被引量:
5
1
作者
马帅
王勤
李晓琴
机构
北京工业大学生命科学与生物工程学院
出处
《生物信息学》
2014年第2期123-132,共10页
基金
北京自然科技基金(4112010)资助
文摘
蛋白质折叠规律的研究是生命科学重大前沿课题之一,折叠分类是蛋白质折叠研究的基础。本文基于LIFCA数据库,选取样本量大于2的55种α/β类蛋白质折叠类型为研究对象。结合蛋白质折叠类型的定义及其保守拓扑结构特征,确定了55种蛋白质折叠类型的模板及其对应的特征参数。建立了基于模板的打分函数Mul-Fscore,并结合二级结构参数信息,给出了55种α/β类蛋白质折叠类型的多模板分类方法。用此方法对LIFAC数据库中的931个样本进行检验,分类结果的平均特异性、平均敏感性、MCC值分别为99.58%、79.47%、79.39%。与TM-score分类结果对比发现,Mul-Fscore分类的敏感性与MCC值好于TM-score的相应结果,平均特异性相近。
关键词
α
β类蛋白质
折叠类型分类
打分函数
lifca
数据库
Keywords
Protein of α/β
Folding type classification
Scoring function
lifca
database
分类号
Q518.2 [生物学—生物化学]
下载PDF
职称材料
题名
基于功能域组分的蛋白质折叠类型识别
被引量:
3
2
作者
闫金丽
陈治伟
徐海松
李晓琴
机构
北京工业大学生命科学与生物工程学院
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期166-172,共7页
基金
国家自然科学基金(30570427)
北京市自然科学基金(4092008)资助项目~~
文摘
蛋白质空间结构研究是分子生物学、细胞生物学、生物化学以及药物设计等领域的重要课题.折叠类型反映了蛋白质核心结构的拓扑模式,对折叠类型的识别是蛋白质序列与结构关系研究的重要内容.选取LIFCA数据库中样本量较大的53种折叠类型,应用功能域组分方法进行折叠识别.将Astral 1.65中序列一致性小于95%的样本作为检验集,全库检验结果中平均敏感性为96.42%,特异性为99.91%,马修相关系数(MCC)为0.91,各项统计结果表明:功能域组分方法可以很好地应用在蛋白质折叠识别中,LIFCA相对简单的分类规则可以很好地集中蛋白质的大部分功能特性,反映了结构与功能的对应关系.
关键词
折叠类型
折叠识别
功能域
lifca
数据库
Keywords
fold type, fold recognition, functional domain,
lifca
分类号
Q615 [生物学—生物物理学]
Q518
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
α/β类蛋白质折叠类型的分类方法研究
马帅
王勤
李晓琴
《生物信息学》
2014
5
下载PDF
职称材料
2
基于功能域组分的蛋白质折叠类型识别
闫金丽
陈治伟
徐海松
李晓琴
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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职称材料
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参考文献
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统计分析
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