基于蛋白质二级序列的关联多分类算法

• 作者: 侯伟 周谆 杨炳儒
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 关联分类 蛋白质二级结构预测 数据库中的知识发现 复合金字塔模型
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1318-1324
• 分类号: TP182
• 字数: 7185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2010.06.043

摘要

蛋白质二级结构预测是公认的生物信息学领域的国际性难题.以基于内在认知机理的知识发现理论(knowledge discovery theory based on inner cognitive mechanism,KDTICM)理论的扩展性研究与数据库中的知识发现(knowledge discovery in database*,KDD*)模型为基础,提出一种基于结构序列的多分类算法--SAC(structural association classification),可以有效地解决蛋白质二级结构预测问题.该算法借助设定支持度阈值的精化知识库的方法,其预测准确率能够超过85%.以该算法为核心,构建了一个蛋白质二级预测模型--复合金字塔模型.实验证明,在RS126、CB513、ILP数据集上的预测准确率均超过80%,超过目前已知的国际主流水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨炳儒	北京科技大学信息工程学院	319	4361	32.0	49.0
2	侯伟	北京科技大学信息工程学院	19	210	7.0	14.0
3	周谆	北京科技大学信息工程学院	9	40	3.0	6.0