机器学习方法在蛋白质折叠结构预测中的应用研究

• 作者: 周凤丽 林晓丽
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质折叠 机器学习 结构预测
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 147-150
• 分类号: TP391
• 字数: 3007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2011.09.042

摘要

蛋白质的生物功能是由它们的空间折叠结构决定的,理解蛋白质的折叠过程是生物信息学领域中极具挑战性的问题之一.近年来,各种优化方法用于蛋白质空间折叠结构预测.这些方法仍存在着不足,算法在变量数目增大时,难以收敛到全局最优解,并容易产生早熟收敛,从而影响求解精度和效率.针对蛋白质结构预测模型多变量多极值的特点,文章采用机器学习方法对蛋白质进行折叠结构预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周凤丽	武汉科技大学城市学院信息工程学部	25	75	5.0	7.0
2	林晓丽	武汉科技大学城市学院信息工程学部	18	98	6.0	9.0