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利用BP神经网络预测蛋白质三级结构
  • ISSN号：1671-3559
  • 期刊名称：《济南大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]济南大学控制科学与工程学院,山东济南250022, [2]济南大学信息科学与工程学院,山东济南250022
  • 相关基金：国家自然科学基金（60573065）;山东省自然科学基金（Y2007G33）
作者： 蔡娜娜[1], 陈月辉[2], 李伟[2]
关键词： 后向传播神经网络, 伪氨基酸组成, 全面交叉验证, back propagation neural network , pseudo-amino acid composition , jackknife
中文摘要：

在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播（Back Propagation,BP）神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou提出的蛋白质数据集;实验数据采用全交叉验证（Jackknife）。结果表明：此法能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。

英文摘要：

Based on the known research method on protein structural class, a method of converting multi-classification problems into one to many two-category problems to predict unknown protein structure is presented. Training multiple single classifiers to classify the protein structural class, choosing back propagation neural network as the model of classifying and predicting the protein structural class, taking the feature of pseudo-amino acid （PseAA） composition as the input of the neural network, validating all experimental data by jackknife, and taking the two hundred and four protein sequences studied by Chou as the dataset, it is shown that our method can improve the predictive accuracy rate.

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期刊信息
  • 《济南大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山东省教育厅
  • 主办单位:济南大学
  • 主编：杜斌
  • 地址：济南市南辛庄西路336号
  • 邮编：250022
  • 邮箱：sdjc@ujn.edu.cn
  • 电话：0531-82765454
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-3559
  • 国内统一刊号：ISSN：37-1378/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2006、2010年获中国高校优秀科技期刊奖,2004、2009年获全国高校科技期刊优秀编辑出版质量奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:4142