从非同源蛋白质的一级序列预测其结构类

• 作者: 曹文斗 杨新岐 秦红珊
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 非同源蛋白质 结构类预测 氨基酸组成 自相关函数 自协方差函数 Bayes识别函数
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 213-222
• 页数: 10页
• 分类号: Q617
• 字数: 4544字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6737.2002.02.011

摘要

对基于氨基酸组成、自相关函数和自协方差函数提取特征参量的蛋白质结构类预测算法进行分析比较,对氨基酸组成和自相关函数相结合的方法,以及氨基酸组成和自协方差函数相结合的方法的预测算法进行了研究.结果表明:对非同源蛋白质数据库,在氨基酸组成和自相关函数相结合的方法中,采用Miyazawa和Jernigan的疏水值时,训练库的自检验的总精度为95.34%,其Jackknife检验的总精度为81.92%,检验库的他检验的总精度为86.61%.在氨基酸组成和自协方差函数相结合的方法中,采用Wold等的疏水值时,训练库的自检验的总精度为96.71%,其Jackknife检验的总精度为82.19%,检验库的他检验的总精度为86.88%.这说明氨基酸组成和自相关函数相结合的方法,以及氨基酸组成和自协方差函数相结合的方法可有效提高结构类预测精度,表明提取更多有效的序列信息是提高分类精度的关键.

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
3	曹文斗	天津大学理学院物理系	4	16	2.0	4.0