基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta结构关联预测方法研究

• 作者: 万文为 刘君 张玉芳 熊忠阳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: Markov逻辑网 蛋白质关联预测 beta-残基 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1216-1219,1255
• 分类号: TP18|TP319
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.04.004

摘要

传统机器学习方法在蛋白质关联图预测中要求满足独立一致性的条件,为了克服传统机器学习独立一致性假设,并且利用关联残基之间的规则约束,提出一种基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta关联预测方法,该方法能够利用Markov统计关系学习框架来实现蛋白质beta结构关联预测.实验结果表明,利用该方法能够获得较好的beta关联预测效果,实验预测精度能够达到45.91％,较BetaPro能提高8％,是随机预测精度的14倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘君	重庆大学计算机学院	21	145	7.0	11.0
2	熊忠阳	重庆大学计算机学院	135	2447	25.0	44.0
3	张玉芳	重庆大学计算机学院	125	2737	26.0	48.0
4	万文为	重庆大学计算机学院	1	3	1.0	1.0