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题名基于概率神经网络的蛋白质相互作用分类器
被引量：1
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作者
张伟
郝江锋
项俊平
胡茂林
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机构
中国矿业大学徐海学院数理教研室
巢湖学院数学系
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第10期98-103,共6页
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文摘
蛋白质-蛋白质作用面上的结构特征对于研究蛋白质功能具有重要意义。提出了一种新的、基于统计直方图提取蛋白质作用面特征的方法,并且利用提取出的作用面特征,结合概率神经网络,实现了对作用面结构类型的分类预测。从预测结果来看,统计直方图提取出的特征,对蛋白质作用面结构具有很好的区分能力,而且可以通过调节划分的区间个数和节点的选取方式,达到对作用面结构的不同粒度的描述,以适用于不同目的的研究,这可能对与结构有关的某些生物信息学问题的研究具有启发性。利用概率神经网络对作用面结构进行分类预测,避开了费时的结构比对和数据库搜索,且训练快速,扩展能力强,正确率高,对独立测试集的911个蛋白复合物视在正确率达到90.67%。基于该算法的MATLAB分类器软件可以通过E-Mail与作者联系获取。
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关键词
统计直方图
蛋白质作用面
概率神经网络
结构比对
分类器
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Keywords
histogram
Protein-Protein Interface（PPI ）
Probabilistic Neural Network（PNN）
structure alignment
classifier
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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