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用人工神经网络方法预测蛋白质超二级结构

孙之荣  饶晓谦  
【摘要】:蛋白质超二级结构,即由α-螺旋和β-折叠等二级结构单元和连接短肽组成的超二级结构,是蛋白质结构研究中的一个重要层次。目前蛋白质超二级结构的预测工作尚属摸索阶段,还没有成熟的方法。人工神经网络预测方法是近年来在二级结构预测中发展起来的新方法。本文成功的将人工神经网络引入蛋白质超二级结构的预测工作中,结果表明蛋白质的超二级结构的发生与其局域的氨基酸的序列模式有重要联系,可以由蛋白质的一级结构序列预测该蛋白质是否包含某一结构形式的超一级结构(SupersecondaryStructure),并且具有比二级结构高的结构预测精度。本文对神经网络的反向传播算法进行了修正,在计算中引入了动力因子,取得了良好的预测结果。

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