基于常用得分矩阵的神经网络法预测蛋白质的二级结构

• 作者: 徐建平 方慧生 相秉仁
• 来源期刊: 中国药科大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 神经网络 得分矩阵 蛋白质二级结构预测
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 470-473
• 页数: 4页
• 分类号: Q518.2
• 字数: 2277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-5048.2006.05.018

摘要

本文用常用的得分矩阵代替传统的Qian编码作为神经网络的输入层预测了200个蛋白质二级结构.结果表明:以常用得分矩阵作为输入层的预测结果要优于Qian编码的预测性能.在200个蛋白质中,共有9个蛋白质的预测精度达到目前国际先进水平,即80%.这说明该方法具有一定的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	相秉仁	中国药科大学分析测试中心	177	1650	20.0	31.0
2	徐建平	中国药科大学分析测试中心	11	63	4.0	7.0
3	方慧生	中国药科大学生命科学与技术学院生物信息学教研室	28	84	6.0	8.0