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基于粗糙集的蛋白质结构分类属性筛选
1
作者
敖培
王川
张纪
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第5期1328-1331,共4页
为了对蛋白质结构进行正确分类,提出了一种基于粗糙集理论的蛋白质结构分类属性筛选方法。通过多结构比对工具MAMMOTH-mult获得条件属性值,针对分辨矩阵中元素特点提出了分辨矩阵简化方法和改进的属性约简方法。实验以SCOP 1.71数据库...
为了对蛋白质结构进行正确分类,提出了一种基于粗糙集理论的蛋白质结构分类属性筛选方法。通过多结构比对工具MAMMOTH-mult获得条件属性值,针对分辨矩阵中元素特点提出了分辨矩阵简化方法和改进的属性约简方法。实验以SCOP 1.71数据库中结构信息完整的35个家族数据集为研究对象,采用本方法得到%STRCTCORE和%LOOSECORE两个蛋白质分类属性,并通过两个属性的d1a0fa1与35个蛋白质家族、46 626家族与35个结构比对结果散点图可以看出,将这两个分类属性作为蛋白质结构分类标准,基本上可以对蛋白质结构进行客观正确的分类。
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关键词
粗糙集
分辨矩阵
属性约简
多
结构
比对
蛋白质结构分类
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职称材料
基于柔性神经树的蛋白质结构预测
被引量:
2
2
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,...
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。
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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
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职称材料
结合位点进化距离与支持向量机的蛋白质分类方法
被引量:
2
3
作者
李玉岗
张法
刘志勇
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第1期43-50,共8页
生物信息学的一个关键的研究课题是理解细胞的分子机制,这依赖于对基因所决定的每一条蛋白质的含义或者功能的理解.一般通过与一条或多条功能已知的蛋白质的相似性比较来推测未知蛋白质的功能,其中,基于支持向量机的一些算法取得了很好...
生物信息学的一个关键的研究课题是理解细胞的分子机制,这依赖于对基因所决定的每一条蛋白质的含义或者功能的理解.一般通过与一条或多条功能已知的蛋白质的相似性比较来推测未知蛋白质的功能,其中,基于支持向量机的一些算法取得了很好的成果.SVM-pairwise算法是当前最好的基于支持向量机的算法中的一个,该方法利用两条序列的相似性来将蛋白质序列转化为固定长度的向量.文中提出了一种新的利用支持向量机算法对蛋白质序列进行分类的方法,这种方法使用位点进化距离代替两条序列的比对得分,该方法比SVM-pairwise有着显著的改善,在蛋白质结构分类数据库(SCOP)上进行的实验表明,该方法具有比SVM-pairwise更好的分类性能.
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关键词
生物信息学
内核
位点进化距离
支持向量机
蛋白质结构分类
数据库
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职称材料
基于网络模块性的蛋白质序列聚类
被引量:
5
4
作者
梅娟
何胜
+2 位作者
王正祥
石贵阳
李炜疆
《食品与生物技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期123-127,共5页
蛋白质的远同源性探测是结构基因组学和功能基因组学的主要研究任务之一。一些具有一定相似结构和功能、但序列相似性却较低的蛋白质组成蛋白质超家族,则远同源性探测问题等价于对蛋白质超家族的识别问题。作者提出了一种基于模块性的...
蛋白质的远同源性探测是结构基因组学和功能基因组学的主要研究任务之一。一些具有一定相似结构和功能、但序列相似性却较低的蛋白质组成蛋白质超家族,则远同源性探测问题等价于对蛋白质超家族的识别问题。作者提出了一种基于模块性的聚类算法ModuleFind,该方法通过最大化蛋白质网络的模块性来寻找具有较强集团结构的划分。在蛋白质结构分类数据库(SCOP)超家族层次上进行的实验表明,该方法得到的聚类结果更接近分类基准,且具有较高的F-测度值。
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关键词
蛋白质
网络
序列相似性
远同源性
模块性
聚类
蛋白质结构分类
数据库
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职称材料
题名
基于粗糙集的蛋白质结构分类属性筛选
1
作者
敖培
王川
张纪
机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第5期1328-1331,共4页
基金
河南省教育厅科学技术研究重点项目基础研究计划资助项目(13A413506)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(12A520028)
+1 种基金
河南师范大学新引进博士科研启动费支持课题(qd12136)
河南省软科学研究计划项目(112400450305)
文摘
为了对蛋白质结构进行正确分类,提出了一种基于粗糙集理论的蛋白质结构分类属性筛选方法。通过多结构比对工具MAMMOTH-mult获得条件属性值,针对分辨矩阵中元素特点提出了分辨矩阵简化方法和改进的属性约简方法。实验以SCOP 1.71数据库中结构信息完整的35个家族数据集为研究对象,采用本方法得到%STRCTCORE和%LOOSECORE两个蛋白质分类属性,并通过两个属性的d1a0fa1与35个蛋白质家族、46 626家族与35个结构比对结果散点图可以看出,将这两个分类属性作为蛋白质结构分类标准,基本上可以对蛋白质结构进行客观正确的分类。
关键词
粗糙集
分辨矩阵
属性约简
多
结构
比对
蛋白质结构分类
Keywords
rough set
discernibility matrix
attribute reduction
multiple structure alignment
protein structure classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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
2
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]
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职称材料
题名
结合位点进化距离与支持向量机的蛋白质分类方法
被引量:
2
3
作者
李玉岗
张法
刘志勇
机构
北京理工大学计算机科学技术学院智能信息技术北京市重点实验室
中国科学院计算技术研究所
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第1期43-50,共8页
基金
国家自然科学基金(60503060,90612019,60752001)资助
文摘
生物信息学的一个关键的研究课题是理解细胞的分子机制,这依赖于对基因所决定的每一条蛋白质的含义或者功能的理解.一般通过与一条或多条功能已知的蛋白质的相似性比较来推测未知蛋白质的功能,其中,基于支持向量机的一些算法取得了很好的成果.SVM-pairwise算法是当前最好的基于支持向量机的算法中的一个,该方法利用两条序列的相似性来将蛋白质序列转化为固定长度的向量.文中提出了一种新的利用支持向量机算法对蛋白质序列进行分类的方法,这种方法使用位点进化距离代替两条序列的比对得分,该方法比SVM-pairwise有着显著的改善,在蛋白质结构分类数据库(SCOP)上进行的实验表明,该方法具有比SVM-pairwise更好的分类性能.
关键词
生物信息学
内核
位点进化距离
支持向量机
蛋白质结构分类
数据库
Keywords
bioinformatics
kernel
PSV
SVM
SCOP
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
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职称材料
题名
基于网络模块性的蛋白质序列聚类
被引量:
5
4
作者
梅娟
何胜
王正祥
石贵阳
李炜疆
机构
江南大学工业生物技术教育部重点实验室
江南大学生物工程学院
出处
《食品与生物技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期123-127,共5页
基金
国家863计划项目(2006AA020204)
文摘
蛋白质的远同源性探测是结构基因组学和功能基因组学的主要研究任务之一。一些具有一定相似结构和功能、但序列相似性却较低的蛋白质组成蛋白质超家族,则远同源性探测问题等价于对蛋白质超家族的识别问题。作者提出了一种基于模块性的聚类算法ModuleFind,该方法通过最大化蛋白质网络的模块性来寻找具有较强集团结构的划分。在蛋白质结构分类数据库(SCOP)超家族层次上进行的实验表明,该方法得到的聚类结果更接近分类基准,且具有较高的F-测度值。
关键词
蛋白质
网络
序列相似性
远同源性
模块性
聚类
蛋白质结构分类
数据库
Keywords
protein network
sequence similarity
remote homology
modularity
clustering
SCOP
分类号
Q51 [生物学—生物化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粗糙集的蛋白质结构分类属性筛选
敖培
王川
张纪
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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
3
结合位点进化距离与支持向量机的蛋白质分类方法
李玉岗
张法
刘志勇
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于网络模块性的蛋白质序列聚类
梅娟
何胜
王正祥
石贵阳
李炜疆
《食品与生物技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
在线阅读
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职称材料
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