安徽农业科学

2009, v.37;No.280(27) 12884-12886

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基于神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型研究
Study on the Prediction Model Based on Neural Network Ensemble of Protein Secondary Structure

刘军;马文丽;姚文娟;郑文岭;

摘要(Abstract):

[目的]探讨基于CPN神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型的效果。[方法]借助神经网络集成方法对从36个蛋白质提取的共4 000个氨基酸进行预测研究,其数据集是从HSSP数据库中提取的数据经过处理后得到的评测数据库,同时在Profile编码中引进了CPN网络算法的概念。[结果]基于CNP网络的神经网络集成预测模型可以取得很好的预测结果,把蛋白质二级结构预测的平均精度提高了17.74%。同时,所用的Profile编码和CPN网络算法在很大程度上为系统模型引入较多的生物信息和联系,而这一点对蛋白质二级结构预测非常重要。[结论]该研究为蛋白质二级结构预测准确率的提高奠定了基础。

关键词(KeyWords): 蛋白质二级结构;CPN;神经网络集成

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 刘军;马文丽;姚文娟;郑文岭;

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DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2009.27.012

参考文献(References):

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