应用ANN/HMM混合模型预测蛋白质二级结构

• 作者: 杨惠云 杨晶 田心 石鸥燕
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 蛋白质二级结构预测 隐马尔可夫模型 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3590-3592
• 页数: 3页
• 分类号: R318.04
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.12.018

摘要

针对3-状态隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)预测蛋白质二级结构准确率不高的问题,提出15-状态HMM,通过改进的算法与BP神经网络相结合进行二级结构预测.研究对象为CB513数据集中筛选出的492条蛋白质序列,将其随机均分7组.应用混合模型进行预测,对准确率进行7-交叉验证,Q3准确率达77 21%,SOV值为72 52%.结果表明,混合模型既能充分考虑相邻氨基酸残基间的相互影响,也能在一定程度上照顾二级结构的远程相关性,因此带来了较好的预测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田心	天津医科大学生物医学工程系	83	522	10.0	18.0
2	杨晶	天津医科大学基础医学院	34	217	8.0	13.0
3	石鸥燕	天津医科大学基础医学院	18	48	4.0	5.0
4	杨惠云	天津医科大学生物医学工程系	8	19	3.0	3.0