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摘要:
在计算生物学中,根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的结构是尚未解决的重要问题之一,而其中的1个难点是预测蛋白质中Loop片段的结构.本文用1阶马尔可夫模型为基础,通过对其训练,可根据氨基酸串和2级结构信息为蛋白质Loop片段概率建模和采样.其中用Ramachandmn图示法的二面角对描述蛋白质结构,模型的训练和推理通过工具包Mocapy来完成.并使用KL交叉熵和角度差异值作为实验检验标准来完成Loop分布情况的测试实验,同时在从头预测Loop结构实验中预测CASP8中8个自由建模的蛋白质结构.与最流行的方法相比,本文提出的模型因为改进了Loop段的预测精度,从而可使得到的二面角对更加接近真实Loop结构中分布,同时在从头预测中提高整个蛋白质结构的预测精度.并且由于本文的模型具有概率推理特性,故在理论上也更具有无偏见性.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 1种蛋白质Loop片段结构的概率生成模型
来源期刊 计算机与应用化学 学科 化学
关键词 蛋白质Loop 1阶马尔可夫概率生成模型 双变量von Mises分布
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 573-576
页数 分类号 O617|O6-39
字数 3317字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4160.2010.05.003
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 吕强 苏州大学计算机科学与技术学院 134 1011 15.0 26.0
5 吴进珍 苏州大学计算机科学与技术学院 5 12 2.0 3.0
6 杨鹏 苏州大学计算机科学与技术学院 19 91 6.0 9.0
7 杨凌云 苏州大学计算机科学与技术学院 5 16 3.0 3.0
8 温炜 苏州大学计算机科学与技术学院 3 12 2.0 3.0
传播情况
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2012(1)
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研究主题发展历程
节点文献
蛋白质Loop
1阶马尔可夫概率生成模型
双变量von Mises分布
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
计算机与应用化学
双月刊
1001-4160
11-3763/TP
大16开
北京中关村北二街2条1号
82-500
1984
chi
出版文献量(篇)
5704
总下载数(次)
10
总被引数(次)
27612
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导