基于神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型研究

刘军; 马文丽; 姚文娟; 郑文岭

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基于神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型研究

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[目的]探讨基于CPN神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型的效果.[方法]借助神经网络集成方法对从36个蛋白质提取的共4 000个氨基酸进行预测研究,其数据集是从HSSP数据库中提取的数据经过处理后得到的评测数据库,同时在Profile编码中引进了CPN网络算法的概念.[结果]基于CNP网络的神经网络集成预测模型可以取得很好的预测结果,把蛋白质二级结构预测的平均精度提高了17.74%.同时,所用的Profile编码和CPN网络算法在很大程度上为系统模型引入较多的生物信息和联系,而这一点对蛋白质二级结构预测非常重要.[结论]该研究为蛋白质二级结构预测准确率的提高奠定了基础.

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来源
《安徽农业科学》 |2009年第27期|12884-12886|共3页
作者
刘军; 马文丽; 姚文娟; 郑文岭;
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作者单位

上海大学电子生物技术研究中心;

上海;

200072;

江苏财经职业技术学院电子系;

江苏淮安;

223003;

上海大学电子生物技术研究中心;

上海;

200072;

南方医科大学分子生物学研究所;

广东广州;

510515;

上海大学电子生物技术研究中心;

上海;

200072;

上海大学电子生物技术研究中心;

上海;

200072;

南方医科大学分子生物学研究所;

广东广州;

510515;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 Q581.1;
关键词
蛋白质二级结构; CPN; 神经网络集成;

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