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题名基于一种新的基团编码的蛋白质二级结构预测
被引量:2
- 1
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作者
张帅燕
刘毅慧
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机构
齐鲁工业大学信息学院
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出处
《智能计算机与应用》
2017年第3期13-16,20,共5页
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基金
国家自然科学基金(61375013)
山东省自然科学基金(ZR2013FM020)
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文摘
提出一种新的氨基酸编码方式,即基团编码,基团编码是对20种氨基酸进行的编码方式,含有42个属性,然后采用这种新的编码方式进行蛋白质二级结构预测。所有的氨基酸都可以有这几种基团来表示,这种基团编码方式中包含氨基酸或蛋白质中原子稳定结构的信息。实验中采用3折交叉验证,分别采用不同的滑动窗口数,通过支持向量机(SVM)来进行蛋白质二级结构预测,验证2组数据的准确率,可以发现氨基酸的不同的编码方式对预测精度会产生影响。经过实验对比,包含氨基酸内部稳定结构信息的基团编码方式的准确率比正交编码要高出1.2%。
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关键词
蛋白质二级结构预测
基团编码
正交编码
SVM
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Keywords
the prediction of the secondary structure of proteins
radical group encoding
quadrature encoding
SVM
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名自动编码器方法的蛋白质二级结构预测
被引量:2
- 2
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作者
张帅燕
刘毅慧
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机构
齐鲁工业大学信息学院
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出处
《生物信息学》
2018年第1期36-42,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61375013)
山东省自然科学基金项目(ZR2013FM020)
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文摘
蛋白质二级结构预测是进行蛋白质三级结构研究的重要基础,氨基酸的编码方式对二级结构预测有一定的影响。本文应用了一种新的组合编码方式,即将基团编码与位置特异性打分矩阵(PSSM)进行组合的编码方式。本文中提出的基团编码是针对氨基酸的一种新的编码方式,基团编码是根据氨基酸内部组成来进行编码的,由42位属性组成。本文选取位置特异性打分矩阵(PSSM)中的Blosum62进化矩阵和新的基团编码进行组合,形成新的编码方式。然后对CB513和25pdb两组数据分别进行实验。本文中将采用贝叶斯分类器与自动编码器两种方法来对这种新的编码方式进行实验,然后比较这两种方法得到的两组数据的结果。可以很明显的发现采用自动编码器的实验结果要比使用贝叶斯分类器的结果要高出1.65%。在本文的实验中,可以提取特征的自动编码器的预测准确率更好。
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关键词
蛋白质二级结构预测
基团编码
PSSM
贝叶斯分类器
自动编码器
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Keywords
Protein secondary structure prediction
Radical group encoding
PSSM
Bayes classifier
Auto-encoder
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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