从非同源蛋白质的一级序列预测其结构类

摘要：

对基于氨基酸组成、自相关函数和自协方差函数提取特征参量的蛋白质结构类预测算法进行分析比较,对氨基酸组成和自相关函数相结合的方法,以及氨基酸组成和自协方差函数相结合的方法的预测算法进行了研究.结果表明:对非同源蛋白质数据库,在氨基酸组成和自相关函数相结合的方法中,采用Miyazawa和Jernigan的疏水值时,训练库的自检验的总精度为95.34%,其Jackknife检验的总精度为81.92%,检验库的他检验的总精度为86.61%.在氨基酸组成和自协方差函数相结合的方法中,采用Wold等的疏水值时,训练库的自检验的总精度为96.71%,其Jackknife检验的总精度为82.19%,检验库的他检验的总精度为86.88%.这说明氨基酸组成和自相关函数相结合的方法,以及氨基酸组成和自协方差函数相结合的方法可有效提高结构类预测精度,表明提取更多有效的序列信息是提高分类精度的关键.

关键词：非同源蛋白质、结构类预测、氨基酸组成、自相关函数、自协方差函数、Bayes识别函数

所属期刊栏目：18

分类号：Q617(理论生物物理学)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：213-222