基于茎区的神经网络方法预测RNA二级结构

• 作者: 李金铭 王爱荣 许丹
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Hopfield神经网络 RNA二级结构 茎区 tRNA
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 142-146
• 分类号: Q811|TP389.1
• 字数: 3686字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2011.03.029

摘要

RNA二级结构预测是生物信息学的一个重要研究内容.作为预测方法之一的神经网络已被广泛应用于蛋白质结构预测,但在RNA二级结构的应用甚少.本文改进传统预测RNA二级结构的Hopfield神经网络.算法以茎作为网络神经元,通过与相似结构茎区的比对,初始化神经元,并据此修改网络的激励系数.实验把改进后算法与改进前2种算法、Mfold、RNAStructure比较,结果表明本文提出的算法对序列长度较小并且保守性较好的tRNA分子有很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李金铭	福建农林大学计算机与信息学院	15	91	7.0	9.0
2	王爱荣	福建农林大学计算机与信息学院	16	73	4.0	8.0
3	许丹	福建农林大学计算机与信息学院	2	2	1.0	1.0