蛋白质二级结构预测概率图模型的改进

赵凌琪; 朱丽娟; 王柯静; 董小庆; 张屹

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蛋白质二级结构预测概率图模型的改进

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蛋白质二级结构与蛋白质三级结构及蛋白质功能密切相关,是生物信息学研究的热点,其中概率图模型隐马尔可夫算法(HMM)是该领域研究的重要工具.但是在实际应用中,存在着HMM训练下溢、不同训练集的效果差异较大及参数优化困难等问题.对预测蛋白质二级结构时HMM遇到的训练下溢问题提出了改进方案;首次提出8-状态HMM来预测蛋白质二级结构,并且将参数B改进成为包含状态转移信息的三维参数;为了改进最优HMM模型的确定方法,用每个样本分别对初始HMM模型进行训练,得到一系列新的模型,然后对这些新模型的参数求均值,将求得的均值作为最优模型的参数.这些改进方法提高了HMM预测蛋白质二级结构的准确率,为HMM的进一步优化打下良好的基础.

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来源
《河北科技大学学报》 |2016年第2期|167-172|共6页
作者
赵凌琪; 朱丽娟; 王柯静; 董小庆; 张屹;
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作者单位

内蒙古民族大学计算机科学与技术学院,内蒙古通辽028043;

河北科技大学理学院,河北石家庄050018;

河北科技大学理学院,河北石家庄050018;

河北科技大学理学院,河北石家庄050018;

内蒙古民族大学计算机科学与技术学院,内蒙古通辽028043;

河北科技大学理学院,河北石家庄050018;

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正文语种 chi
中图分类边值问题;
关键词
应用生物化学; 概率图; 蛋白质二级结构; HMM; 下溢; 参数优化;

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