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摘要:
蛋白质-蛋白质作用面上的结构特征对于研究蛋白质功能具有重要意义.提出了一种新的、基于统计直方图提取蛋白质作用面特征的方法,并且利用提取出的作用面特征,结合概率神经网络,实现了对作用面结构类型的分类预测.从预测结果来看,统计直方图提取出的特征,对蛋白质作用面结构具有很好的区分能力,而且可以通过调节划分的区间个数和节点的选取方式,达到对作用面结构的不同粒度的描述,以适用于不同目的的研究,这可能对与结构有关的某些生物信息学问题的研究具有启发性.利用概率神经网络时作用面结构进行分类预测,避开了费时的结构比对和数据库搜索,且训练快速,扩展能力强,正确率高,时独立测试集的911个蛋白复合物视在正确率达到90.67%.基于该算法的MATLAB分类器软件可以通过E-Mail与作者联系获取.
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文献信息
篇名 基于概率神经网络的蛋白质相互作用分类器
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 统计直方图 蛋白质作用面 概率神经网络 结构比对 分类器
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 研发、设计、测试
研究方向 页码范围 98-103
页数 6页 分类号 TP183
字数 7098字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.10.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡茂林 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 32 148 7.0 10.0
5 郝江锋 巢湖学院数学系 9 12 2.0 3.0
6 项俊平 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计直方图
蛋白质作用面
概率神经网络
结构比对
分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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390217
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