基于级联神经网络的蛋白质二级结构预测

摘要：

为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出一种由两层网络构成的级联神经网络模型.第1层网络采用具有差异度的5个子网构成的网络模型,对第2层网络的输入编码进行改进.对PDBSelect25中的36条蛋白质共6 122个残基进行测试,结果表明,该模型能有效预测蛋白质二级结构,其预测精度分别比SNN,DSC,PREDSATOR方法提高5.31%,1.21%和0.92%,平均预测精度提高到69.61%.

关键词：神经网络、蛋白质、二级结构预测

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目30471138

在线出版日期：2010-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：22-24