基于常用得分矩阵的神经网络法预测蛋白质的二级结构

摘要：

本文用常用的得分矩阵代替传统的Qian编码作为神经网络的输入层预测了200个蛋白质二级结构.结果表明:以常用得分矩阵作为输入层的预测结果要优于Qian编码的预测性能.在200个蛋白质中,共有9个蛋白质的预测精度达到目前国际先进水平,即80%.这说明该方法具有一定的可行性.

关键词：神经网络、得分矩阵、蛋白质二级结构预测

所属期刊栏目：37

分类号：Q518.2(蛋白质)

在线出版日期：2006-11-26（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：470-473