基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法

• 作者: 曲武 杨炳儒 钱文彬 隋海峰
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质二级结构预测 混合SVM方法 复合金字塔模型
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 169-173,188
• 分类号: TP391
• 字数: 5549字
• 语种: 中文

摘要

预测蛋白质二级结构,是当今生物信息学中一个难以解决的问题.由于预测蛋白质二级结构的精度在蛋白质结构研究中起到非常重要的作用,因此在基于KDTICM理论基础上,提出一种基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法.该算法有效地利用蛋白质的物化属性和PSI-SEARCH生成的位置特异性打分矩阵作为双层SVM的输入,从而大大地提高了蛋白质二级结构预测的精度.实验比较分析表明,新算法的预测精度和普适性明显优于目前其他典型的预测方法.

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	隋海峰	北京科技大学信息工程学院	7	52	4.0	7.0
3	曲武	北京科技大学信息工程学院	6	102	4.0	6.0
4	钱文彬	北京科技大学信息工程学院	12	88	5.0	9.0