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基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测: 1; 作者王晓杨鹏鹏 +1 位作者王榕李辉《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2015年第5期85-87,共3页; 针对多数已有的计算方法无法同时预测抗菌肽的多种功能类型的问题,提出一种基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测的系统方法:采用伪氨基酸组成抽取抗菌肽序列的特征向量,并且引入多标记最近邻算法作为预测引擎,同时... 展开更多; 关键词抗菌肽伪氨基酸组成多标记分类多标记最近邻算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

从氨基酸序列预测蛋白质折叠速率被引量：3: 2; 作者郭建秀饶妮妮 +2 位作者刘广雄李杰王云鹤《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1331-1338,共8页; 蛋白质折叠速率预测是当今生物物理学最具挑战性的课题之一.近年来,许多科研工作者开展了大量的研究工作来探索折叠速率的决定因素,许多参数和方法被相继提出.但氨基酸残基间的相互作用、氨基酸的序列顺序等信息对折叠速率的影响从未被... 展开更多; 关键词蛋白质折叠折叠速率预测伪氨基酸组成蒙特卡罗方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络的蛋白质三级结构预测被引量：12: 3; 作者蔡娜娜陈月辉李伟《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期176-177,共2页; 在伪氨基酸组成中加入与序列相关的影响因子能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。将伪氨基酸组成的特征作为神经网络的输入,建立分类预测模型。选用粒子群优化算法对神经网络的参数进行优化。分类方法采用一对多的二分类方法。数据集选... 展开更多; 关键词伪氨基酸组成粒子群优化算法 Jackknife交叉验证; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自相关系数和PseAAC的蛋白质结构类预测被引量：4: 4; 作者张燕平查永亮 +1 位作者赵姝杜秀全《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第1期103-110,共8页; 传统的预测方法在构造特征向量时只考虑了氨基酸的组成,而自相关系数不仅能够很好地反映序列中氨基酸的位置信息,而且考虑了序列内部不同位置的氨基酸间的相互影响。设计了一种将氨基酸组成和自相关系数相结合的方法来构造特征向量;在C... 展开更多; 关键词蛋白质结构类预测自相关系数伪氨基酸组成(PseAAC) 支持向量机(SVM); 在线阅读下载PDF 职称材料

利用BP神经网络预测蛋白质三级结构: 5; 作者蔡娜娜陈月辉李伟《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第4期331-333,共3页; 在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou... 展开更多; 关键词后向传播神经网络伪氨基酸组成全面交叉验证; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于柔性神经树的蛋白质结构预测被引量：2: 6; 作者黄秀陈月辉曹毅《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期159-160,163,共3页; 提出一种基于柔性神经树的蛋白质结构预测方法,将近似熵和蛋白质序列的疏水特性作为伪氨基酸组成的特征。对数据集中的每一条蛋白质进行特征提取。对于一个蛋白质样本,用一个27-D伪氨基酸组成作为其特征,伪氨基酸组成特征作为输入数据,... 展开更多; 关键词蛋白质结构分类伪氨基酸组成近似熵疏水性柔性神经树; 在线阅读下载PDF 职称材料

PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用被引量：1: 7; 作者马军伟史舵 +1 位作者顾宏张杰《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期426-430,共5页; 蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映... 展开更多; 关键词蛋白质亚细胞定位主成分分析伪氨基酸组成 K近邻分类器 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多视角特征融合与随机森林的蛋白质结晶预测被引量：2: 8; 作者李强郑宇杰《现代电子技术》北大核心 2015年第8期50-53,共4页; X射线晶体结构分析是测定蛋白质结构的重要方法之一,国际蛋白质数据库（PDB）中已知晶体结构的蛋白质80%～90%均是使用该方法得到的。然而,并不是所有的蛋白质都能良好结晶,使用晶体结构分析方法对不能结晶的蛋白质进行结构测定将浪费... 展开更多; 关键词蛋白质结晶伪氨基酸组成位置特异性得分矩阵随机森林; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测: 1; 作者王晓杨鹏鹏王榕李辉; 机构郑州轻工业学院计算机与通信工程学院; 出处《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2015年第5期85-87,共3页; 基金国家自然科学基金项目(61402422) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A520063) 郑州轻工业学院博士科研基金资助项目(2013BSJJ082); 文摘针对多数已有的计算方法无法同时预测抗菌肽的多种功能类型的问题,提出一种基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测的系统方法:采用伪氨基酸组成抽取抗菌肽序列的特征向量,并且引入多标记最近邻算法作为预测引擎,同时预测抗菌肽的多种功能类型.实验结果表明,本方法显著地提高了预测性能,为该领域的进一步研究提供了一个有用的工具.; 关键词抗菌肽伪氨基酸组成多标记分类多标记最近邻算法; Keywords antimicrobial peptide pseudo amino acid composition（Pse AAC） multi-label classification multi-label k-nearest neighbor（MLkNN） algorithm; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] O811.4 [理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名从氨基酸序列预测蛋白质折叠速率被引量：3: 2; 作者郭建秀饶妮妮刘广雄李杰王云鹤; 机构电子科技大学生命科学与技术学院; 出处《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1331-1338,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(30900318 60571047)~~; 文摘蛋白质折叠速率预测是当今生物物理学最具挑战性的课题之一.近年来,许多科研工作者开展了大量的研究工作来探索折叠速率的决定因素,许多参数和方法被相继提出.但氨基酸残基间的相互作用、氨基酸的序列顺序等信息对折叠速率的影响从未被提及.采用伪氨基酸组成的方法提取氨基酸的序列顺序信息,利用蒙特卡洛方法选择最佳特征因子,建立线性回归模型进行折叠速率预测.该方法能在不需要任何(显示)结构信息的情况下,直接从蛋白质的氨基酸序列出发对折叠速率进行预测.在Jackknife交互检验方法的验证下,对含有99个蛋白质的数据集,发现折叠速率的预测值与实验值有很好的相关性,相关系数能达到0.81,预测误差仅为2.54.这一精度明显优于其他基于序列的方法,充分说明蛋白质的序列顺序信息是影响蛋白质折叠速率的重要因素.; 关键词蛋白质折叠折叠速率预测伪氨基酸组成蒙特卡罗方法; Keywords protein folding； prediction of folding rate； pseudo-amino acid composition； Monte Carlo method; 分类号 Q612 [生物学—生物物理学] Q51 [生物学—生物化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络的蛋白质三级结构预测被引量：12: 3; 作者蔡娜娜陈月辉李伟; 机构济南大学控制科学与工程学院济南大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期176-177,共2页; 基金国家自然科学基金资助项目(60573065) 山东省自然科学基金资助项目(Y2007G33); 文摘在伪氨基酸组成中加入与序列相关的影响因子能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。将伪氨基酸组成的特征作为神经网络的输入,建立分类预测模型。选用粒子群优化算法对神经网络的参数进行优化。分类方法采用一对多的二分类方法。数据集选用Chou提出的204条蛋白质。实验结果使用Jackknife交叉验证,表明该方法能提高预测准确率。; 关键词伪氨基酸组成粒子群优化算法 Jackknife交叉验证; Keywords Pseudoamino Acid（PseAA） composition Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm Jackknife cross validation; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自相关系数和PseAAC的蛋白质结构类预测被引量：4: 4; 作者张燕平查永亮赵姝杜秀全; 机构安徽大学计算机科学与技术学院安徽大学计算智能和信号处理教育部重点实验室; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第1期103-110,共8页; 基金国家自然科学基金Nos.61073117 61175046 +1 种基金 61203290 安徽大学博士科研启动经费No.33190078~~; 文摘传统的预测方法在构造特征向量时只考虑了氨基酸的组成,而自相关系数不仅能够很好地反映序列中氨基酸的位置信息,而且考虑了序列内部不同位置的氨基酸间的相互影响。设计了一种将氨基酸组成和自相关系数相结合的方法来构造特征向量;在Chou提出的伪氨基酸组成模型(pseudo-amino acid composition,PseAAC)的基础上,通过扩展信息重新构造了伪氨基酸组成模型,并将其与自相关系数组合在一起来构造特征向量。分别使用两种方法编码,选用支持向量机作为预测工具,在数据集Z277、Z498以及独立测试集D138上进行了若干实验,对比结果显示,新方法比传统的氨基酸组成方法的准确率分别平均提高了7.43%和8.53%,证明了新方法是有效的。; 关键词蛋白质结构类预测自相关系数伪氨基酸组成(PseAAC) 支持向量机(SVM); Keywords protein structure class prediction autocorrelation coefficient pseudo-amino acid composition （PseAAC） support vector machine （SVM）; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用BP神经网络预测蛋白质三级结构: 5; 作者蔡娜娜陈月辉李伟; 机构济南大学控制科学与工程学院济南大学信息科学与工程学院; 出处《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第4期331-333,共3页; 基金国家自然科学基金(60573065) 山东省自然科学基金(Y2007G33); 文摘在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou提出的蛋白质数据集;实验数据采用全交叉验证(Jackknife)。结果表明:此法能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。; 关键词后向传播神经网络伪氨基酸组成全面交叉验证; Keywords back propagation neural network pseudo-amino acid composition jackknife; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于柔性神经树的蛋白质结构预测被引量：2: 6; 作者黄秀陈月辉曹毅; 机构济南大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期159-160,163,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60573065) 山东省自然科学基金资助项目(Y2007G33); 文摘提出一种基于柔性神经树的蛋白质结构预测方法,将近似熵和蛋白质序列的疏水特性作为伪氨基酸组成的特征。对数据集中的每一条蛋白质进行特征提取。对于一个蛋白质样本,用一个27-D伪氨基酸组成作为其特征,伪氨基酸组成特征作为输入数据,柔性神经树作为预测工具,分类方法采用M-ary方法,数据集选用640数据集。仿真结果表明,该方法具有较好的优化性能,提高了预测的准确率。; 关键词蛋白质结构分类伪氨基酸组成近似熵疏水性柔性神经树; Keywords protein structure classification Pseudo-Amino Acid（PseAA） composition approximate entropy hydrophobicity flexible neural tree; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用被引量：1: 7; 作者马军伟史舵顾宏张杰; 机构大连理工大学控制科学与工程学院山西省电力公司电力通信中心安徽工业大学数理学院; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期426-430,共5页; 文摘蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映序列次序效应的最优λ值.首先让λ取最大以包含尽可能多的序列次序信息,然后利用主成分分析法提取关键主特征.实验结果表明此方法能解决确定最优λ值困难的问题,且性能优于已有的预测工具.; 关键词蛋白质亚细胞定位主成分分析伪氨基酸组成 K近邻分类器 BP神经网络; Keywords protein subcellular location principal component analysis pseudo-amino acid composition k-NN classifier BP neural network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多视角特征融合与随机森林的蛋白质结晶预测被引量：2: 8; 作者李强郑宇杰; 机构南京理工大学计算机科学与工程学院中国电子科技集团公司第; 出处《现代电子技术》北大核心 2015年第8期50-53,共4页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金(30920130111010); 文摘 X射线晶体结构分析是测定蛋白质结构的重要方法之一,国际蛋白质数据库（PDB）中已知晶体结构的蛋白质80%～90%均是使用该方法得到的。然而,并不是所有的蛋白质都能良好结晶,使用晶体结构分析方法对不能结晶的蛋白质进行结构测定将浪费大量的资源。因此,研发准确高效的算法来对蛋白质能否结晶进行预测就具有重要意义。在此提出了一种组合蛋白质物理化学特性、序列信息与进化信息的蛋白质结晶预测方法。该方法从不同视角抽取分别抽取蛋白质的物理化学特征、伪氨基酸组成特征（Pse AAC）和伪位置特异性得分矩阵特征（Pse PSSM）,使用随机森林对组合的特征进行蛋白质结晶预测。在标准数据集上的独立测试验证的结果表明,这里所述的蛋白质结晶预测方法具有良好的性能。; 关键词蛋白质结晶伪氨基酸组成位置特异性得分矩阵随机森林; Keywords protein crystallization pseudo amino acids composition position specific scoring matrix random forest; 分类号 TN911.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于伪氨基酸组成和多标记最近邻算法的抗菌肽功能类型预测	王晓杨鹏鹏王榕李辉	《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	从氨基酸序列预测蛋白质折叠速率	郭建秀饶妮妮刘广雄李杰王云鹤	《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于神经网络的蛋白质三级结构预测	蔡娜娜陈月辉李伟	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自相关系数和PseAAC的蛋白质结构类预测	张燕平查永亮赵姝杜秀全	《计算机科学与探索》 CSCD	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	利用BP神经网络预测蛋白质三级结构	蔡娜娜陈月辉李伟	《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于柔性神经树的蛋白质结构预测	黄秀陈月辉曹毅	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用	马军伟史舵顾宏张杰	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于多视角特征融合与随机森林的蛋白质结晶预测	李强郑宇杰	《现代电子技术》北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料