用BP神经网络基于氨基酸特性预测非同源蛋白质二级结构含量

• 作者: 杨新岐 秦红珊
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: BP神经网络 氨基酸组成 有偏自协方差函数 氨基酸特性 二级结构α和β含量
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 467-473
• 页数: 7页
• 分类号: Q617
• 字数: 2893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6737.2002.04.017

摘要

依据蛋白质氨基酸特性,以氨基酸组成和有偏自协方差函数为特征矢量,用BP神经网络提出了一种预测非同源蛋白质中α螺旋和β折叠二级结构含量的计算方法.采用相互独立的非同源蛋白质数据库对该方法进行了检验.用Ponnuswamy值时,对二级结构α螺旋和β折叠含量的预测结果是:自检验平均绝对误差分别为0.069和0.065,相应标准偏差分别为0.044和0.047;他检验平均绝对误差分别为0.077和0.070,相应标准偏差分别为0.051和0.049.与仅以氨基酸组成为特征矢量的BP神经网络方法比较,相应的他检验平均绝对误差分别减小了0.024和0.016,标准偏差分别减小了0.031和0.018;与改进的多元线性回归方法比较,相应的他检验平均绝对误差分别减小了0.018和0.011,准偏差分别减小了0.020和0.012.表明:基于氨基酸组成和有偏自协方差函数为特征矢量的BP神经网络预测蛋白质二级结构含量的方法可有效提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨新岐	天津大学材料科学与工程学院	88	1032	17.0	28.0
2	秦红珊	天津大学理学院物理系	12	168	7.0	12.0