基于神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型研究

• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 生物学
• 关键词: 蛋白质二级结构 CPN 神经网络集成
• 年，卷（期）: 2009,（27）
• 所属期刊栏目: 农业基础科学与方法
• 页码范围: 12884-12886
• 页数: 3页
• 分类号: Q581.1
• 字数: 3328字
• 语种: 中文

摘要

[目的]探讨基于CPN神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型的效果.[方法]借助神经网络集成方法对从36个蛋白质提取的共4 000个氨基酸进行预测研究,其数据集是从HSSP数据库中提取的数据经过处理后得到的评测数据库,同时在Profile编码中引进了CPN网络算法的概念.[结果]基于CNP网络的神经网络集成预测模型可以取得很好的预测结果,把蛋白质二级结构预测的平均精度提高了17.74%.同时,所用的Profile编码和CPN网络算法在很大程度上为系统模型引入较多的生物信息和联系,而这一点对蛋白质二级结构预测非常重要.[结论]该研究为蛋白质二级结构预测准确率的提高奠定了基础.