基于克隆选择算法蛋白质关联图预测研究
蛋白质结构预测是生物信息学中的一个主要方向，而蛋白质关联图的预测是其中一个重要内容.免疫算法是用计算机模拟生物体免疫系统的一种新兴算法，其中的克隆选择算法因有着适应性，并行性，和多样性的特点而被广泛使用。本文利用蛋白质折叠限制规则来设计克隆选择算法的适应度函数，这些折叠规则包括氨基酸疏水性规则、蛋白质的二级结构折叠规则、关联图中点的数量、顶点的度、其他特殊规则.并且对长度不同的4组共200个非同源蛋白质的测试结果表明，克隆选择算法此算法有着良好的适用性，每组的平均准确率和覆盖率分别在40％和35％以上，而各组之间相差不超过4％。在6-10 (A)间的不同阈值下的测试结果则相差较大，但是平均准确率均达到了35％以上。同时，此算法也是高效的，预测一个蛋白质关联图的运行时间不超过2分钟，平均运行时间约为100秒。
蛋白质关联图 免疫算法 克隆选择算法 琉水性 二级结构倾向
刘桂霞 王荣兴 于哲舟 周春光
吉林大学计算机科学与技术学院，长春，130012，中国
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2007-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）