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神经网络预测蛋白质二级结构的编码技术 被引量:5

Encoding of protein secondary structure prediction in neural network
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摘要 考虑不同残基的物理化学性质 ,将其融入蛋白质二级结构的神经网络预测中 ,提出了一种新的归一化二进制编码技术 ,将各种残基不同的疏水值与体积大小归一化结果作为神经网络的二进制输入序列 .与其他蛋白质二级结构预测的方法进行了比较 ,结果表明 ,该方法能充分利用蛋白质的一级结构信息 ,获得了很好的预测效果 . Based on orthogonal encoding mode in protein secondary structure prediction of neural network, a kind of encoding technology including a set of protein physical-chemical features was presented. Compared with other encoding methods, the method has better results using protein primary structure information.
出处 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期61-63,共3页 Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)
基金 国家自然科学基金资助项目 ( 70 2 71 0 69)
关键词 神经网络 蛋白质二级结构 结构预测 编码技术 neural network protein secondary structure structure prediction encoding technology
  • 相关文献

参考文献5

  • 1Ning Qian, Sejnowski T J. Predicting the secondary structure of globular proteins using neural network models. J. Mol. Biol., 1988, 202(4): 865~884
  • 2Rost B, Sander C. Improved prediction of protein secondary structure by use of sequence profiles and neural networks. Proc. Natl. Acad. USA, 1993, 90(16): 7558~7562
  • 3Pollastri G, Przybylski D, Rost B, et. al. Improving the prediction of protein secondary structure in three and eight classes using recurrent neural networks and profiles. Proteins, 2002, 47(2): 228~235
  • 4Baldi, Brunak. Bioinformatics: the machine learning approach. Cambridge, MA: MIT Press, 1998.
  • 5Kabsch W, Sander C. Dictionary of protein secondary structure: pattern recognition of hydrogen-bonded and geometrical features. Biopolymers, 1983, 22(12): 2577~2637

同被引文献83

引证文献5

二级引证文献11

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