水稻蛋白质二级结构预测

• 作者: 高光芹 宛新生 李晓 黄家荣 王潇然
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 生物学
• 关键词: 水稻 蛋白质 二级结构 预测 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 基础科学研究
• 页码范围: 45-49,65
• 页数: 6页
• 分类号: Q518.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2022.02.07

摘要

针对水稻蛋白质二级结构预测研究,查阅了国家水稻数据中心文献资源,基于国际蛋白质数据库(pro-tein data bank,PDB),选择具有代表性的蛋白质(5 XQI)作为样本,应用BP神经网络建模技术,对水稻蛋白质二级结构进行预测研究.结果表明:先用氨基酸描述子量化一级结构,再用主成分分析综合描述子,能简化模型结构,提高模拟预测准确度和运行速度;构建标量型的人工神经网络模型和仿真函数预测式,简捷直观,应用方便;适宜的模型结构为21:20:3,即21个输入层节点、20个隐含层神经元、3个输出层神元的BP神经网络模型结构;模型的整体拟合准确度为0.85,H、E、C三种二级结构的拟合准确度分别为0.92、0.79、0.81;整体预测准确度为0.72,三种二级结构的预测准确度分别为0.79、0.65、0.71.基于BP神经网络的水稻蛋白质二级结构预测模型的拟合、预测准确度比以往同类研究高,为水稻蛋白质二级结构预测提供了一种新的研究方法.