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题名蛋白质二级结构的条件隐Markov性及其预测问题
被引量：4
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作者
沈世镒
阮吉寿
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机构
南开大学数学科学学院与LPMC
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出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2003年第3期117-124,共8页
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基金
国家自然科学基金(10271061)
天南大联合研究项目
刘徽应用数学研究中心.
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文摘
蛋白质二级结构预测问题自1957年首次被提出迄今已有40多年了,从知道的文献中可以得出如下信息:在统计意义之下,蛋白质序列中氨基酸之间的相互作用较弱,所以,统计方法中所依赖的独立性假设虽然不是从物理背景中得来的,但的确有其合理性和方便之处;交互信息准则优于均方误差准则;信息和统计的思想和方法在预测二级结构中不可低估;加入蛋白质的一级结构之外的信息可帮助提高二级结构预测的精度;而直接从一级结构出发无附加信息的情况下预测二级结构,现存在的预测方法的预测精度仍然无较大突破;预测精度和所使用的蛋白质样本序列在总体样本中的覆盖率,是评估各种预测方法的有效性的两个重要指标。本文作者建立了一个集蛋白质一、二级结构为一体联合结构模型,并将上述信息囊括在其中。由该模型首先得到蛋白质一、二级结构的信息与统计特性,然后利用这些特性分别对蛋白质一、二级结构中各种变量的信息传递关系及隐Markov性进行定量分析和确切地统计描述。最后给出直接从一级结构出发预测二级结构的几个原则。
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关键词
蛋白质一、二级结构的联合结构模型
三肽链
二级结构预测精度和覆盖率
隐Markov性
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Keywords
joined model of primary and secondary structure
triple-residue
prediction accuracy
hidden markovity
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分类号
O236
[理学—运筹学与控制论]
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题名神经网络在蛋白质二级结构预测中的应用
被引量：4
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作者
王艳春
何东健
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机构
西北农林科技大学信息工程学院
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出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2006年第16期4172-4174,4188,共4页
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文摘
叙述了神经网络的结构和工作原理及其在蛋白质二级结构预测中的具体应用,并讨论了神经网络方法在蛋白质二级结构预测中存在的问题及应用前景。
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关键词
蛋白质二级结构
神经网络
正交编码
预测精度
工作原理
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分类号
Q51
[生物学—生物化学]
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