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Mining Protein Primary Structure Data Using Committee Machines Approach to Predict Protein Contact Map

机译:采矿蛋白质主要结构数据使用委员会机器方法预测蛋白质联系地图

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摘要

Committee machines approach has shown to be useful in different applications. Protein primary structure data contain valuable information to extract. In this paper we mine these data and predict protein contact map based on committee machines. Contact map is the simplified, two dimensional representation of protein spatial structure. Contact map prediction is of great interest due to its application in fold recognition and predicting protein tertiary structure. The results show that the performance of the committee is considerably better than a single model.
机译:委员会机器方法显示在不同的应用中有用。蛋白质主要结构数据包含有价值的信息来提取。在本文中,我们将这些数据和预测基于委员会机器的蛋白质联系地图。联系地图是蛋白质空间结构的简化二维表示。由于其在折叠识别和预测蛋白质三级结构中的应用,联系地图预测具有很大的兴趣。结果表明,委员会的表现比单一模型更好。

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