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蛋白质结构预测综述
被引量:
4
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作者
刘子楠
黎河山
宋枭禹
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2020年第9期1203-1207,共5页
蛋白质结构预测对于从分子层面理解蛋白质的生物功能具有重要意义。本研究从同源建模、自由建模等经典方法以及深度学习这几个方面来阐述蛋白质结构预测方面的进展。已知结构蛋白质模板数量的增加、序列比对等算法对信息提取能力的提升...
蛋白质结构预测对于从分子层面理解蛋白质的生物功能具有重要意义。本研究从同源建模、自由建模等经典方法以及深度学习这几个方面来阐述蛋白质结构预测方面的进展。已知结构蛋白质模板数量的增加、序列比对等算法对信息提取能力的提升以及片段拼接技术的应用使得同源建模在预测蛋白结构的能力大大提升。域分割和片段分割技术及并行计算策略的应用使得自由建模方法在预测远程氨基酸接触能力不断提升。深度学习技术与以上经典方法的结合提升了蛋白结构预测的准确性和速度,但是对于没有同源性蛋白结构的预测,仍然存在巨大的挑战。
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关键词
蛋白质结构预测
深度学习
同源建模
自由建模
综述
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职称材料
题名
蛋白质结构预测综述
被引量:
4
1
作者
刘子楠
黎河山
宋枭禹
机构
哈尔滨工业大学生命科学与技术学院
出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2020年第9期1203-1207,共5页
文摘
蛋白质结构预测对于从分子层面理解蛋白质的生物功能具有重要意义。本研究从同源建模、自由建模等经典方法以及深度学习这几个方面来阐述蛋白质结构预测方面的进展。已知结构蛋白质模板数量的增加、序列比对等算法对信息提取能力的提升以及片段拼接技术的应用使得同源建模在预测蛋白结构的能力大大提升。域分割和片段分割技术及并行计算策略的应用使得自由建模方法在预测远程氨基酸接触能力不断提升。深度学习技术与以上经典方法的结合提升了蛋白结构预测的准确性和速度,但是对于没有同源性蛋白结构的预测,仍然存在巨大的挑战。
关键词
蛋白质结构预测
深度学习
同源建模
自由建模
综述
Keywords
protein structure prediction
deep learning
homology modeling
ab initio prediction
review
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
Q71 [生物学—分子生物学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
蛋白质结构预测综述
刘子楠
黎河山
宋枭禹
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2020
4
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