机器学习方法在蛋白质折叠结构预测中的应用研究

摘要：

蛋白质的生物功能是由它们的空间折叠结构决定的,理解蛋白质的折叠过程是生物信息学领域中极具挑战性的问题之一.近年来,各种优化方法用于蛋白质空间折叠结构预测.这些方法仍存在着不足,算法在变量数目增大时,难以收敛到全局最优解,并容易产生早熟收敛,从而影响求解精度和效率.针对蛋白质结构预测模型多变量多极值的特点,文章采用机器学习方法对蛋白质进行折叠结构预测.

关键词：蛋白质折叠、机器学习、结构预测

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：147-150