基于氨基酸构象分类和神经网络技术的蛋白质二级结构预测研究
本文主要针对从蛋白质数据库(Protein Data Bank，PDB)中选取的340条蛋白质序列(共96，921个氨基酸)及其相应的二级结构进行统计分析，根据不同氨基酸在蛋白质三态二级结构(A1pha-螺旋，Beta-折叠片，Coil无规则区)中的出现频率，把20种不同的氨基酸分成起始子(Beginner)，断裂子(Breaker)和中性子(Natural)三类，并结合神经网络技术，利用该构象分类信息和多序列联配(Multiple Sequence Alignment，MSA)信息来构建训练样本，进行蛋白质二级结构的预测，模拟结果显示用这种方法训练的神经网络获得了较好的预测精度。
构象分类 神经网络 二级结构 蛋白质
黄德双 张广政
中科院合肥智能机械研究所智能计算实验室，合肥，230031 中科院合肥智能机械研究所智能计算实验室，合肥，230031 中国科学技术大学自动化系，合肥，230031
国内会议
北京
中文
109-116
2003-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）