用于Ab initio蛋白质三维结构预测的新型链接预测算法

摘要：

蛋白质链接(Cα-Cα＜8(A))预测是根据蛋白质序列的比对得到的一个概率图表,常用的方法可以分为三种:机器学习,共同进化和meta方法.用朴素贝叶斯和机器学习方法设计了新的蛋白质链接预测软件NN-BAYES,并且将NN-BAYES整合到蛋白质三维结构预测软件QUARK中.结果显示:NN-BAYES可以将蛋白质链接预测精度提高15％-24％,在将NN-BAYES整合入QUARK之后,QUARK可以将简单蛋白质三维结构预测精度提高47.6％,复杂蛋白质结构预测精度提高7％.

关键词： 蛋白质 三维结构 链接预测 朴素贝叶斯 机器学习

作者: 贺宝记 张阳 王延颋

作者单位: 中国科学院理论物理研究所,北京100190;美国密歇根大学,安娜堡48108 美国密歇根大学,安娜堡48108 中国科学院理论物理研究所,北京100190

会议类型: 国内会议

会议名称: “可控自组装体系及其功能化”重大研究计划2015-2016年度学术交流会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 113-113

在线出版日期: 2016-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）