文件名称:
HYBP_PSSP：一种预测蛋白质二级结构的混合反向传播方法
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文件大小: 878kb
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上传时间: 2021-03-18
详细说明：即使方法已经成熟，二级结构的预测也是生物信息学领域的重要课题，并且算法的开发远没有十年前活跃。准确的预测本身对生物学家来说非常有用，但值得指出的是，它也是三级结构预测的重要组成部分，相比之下，三级结构预测还远未解决，并且仍然是活跃的研究领域。另外，序列比较方法最近结合了局部结构轨道。新方法利用的额外信息已导致折叠识别和对齐精度的显着提高。本文提出了一种蛋白质二级结构预测的新方法。利用氨基酸的理化特性中包含的进化信息，由PSI-BLAST和HMMER3谱生成的位置特异性得分矩阵作为混合反向传播系统的输入，可以预测二级结构的准确性显着提高。基于基于内部认知机制（KDTICM）理论的知识发现理论，我们构建了一种复合金字塔模型方法，该方法由四层智能接口组成，并以多种方式集成，例如混合反向传播方法（HBP），修改数据库中的知识发现（KDD *），混合SVM方法（HSVM）等。在三个标准数据集（RS126，CB513和CASP8）上进行的实验表明，与现有的广泛使用的方案（如PSIPRED，PHD，Predator和先前开发的预测）相比，CPM能够产生更高的Q（3）和SOV得分方法。在RS126和C
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