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蛋白质空间结构 中的“超 二级 结构 ”“模体”和“结构 域”概念浅析 被引量：1 2022年 结构 中的“超 二级 结构 ”“模体”和“结构 域”的概念存在着一些模糊区域。不同的教材对这些概念解释不一,甚至是相互矛盾的,导致学生理解这些概念相对困难,是教学的难点。作者根据蛋白质空间结构 定义和教学经验,对这些概念进行对比解析,提出理清这些模糊概念的基本方法。该文旨在促进这几个模糊不一的概念能在教学和研究中统一描述,便于教学和学术交流。关键词：超二级结构 结构域 基于残差网络的蛋白质超 二级 结构 图像分类 2021年 结构 分类任务中精度低的问题,提出一种基于残差网络的蛋白质超 二级 结构 图像分类方法。将PDB(protein data bank)和SCOP(structural classification of proteins)数据库中的4类蛋白质超 二级 结构 3D模型转化为14角度拍摄的2D图像,针对每类图像,通过残差网络单元进行深度特征提取和优化,利用神经网络模型训练,将验证精度最高的模型保存下来并进行测试。实验结果表明,分类精度达到了90.2%,验证了模型的可行性和算法的有效性。关键词：卷积神经网络 图像分类 蛋白质超 二级 结构 以及疟原虫线粒体蛋白预测的研究 结构 密切相关，要了解和掌握蛋白质的功能首先是分析蛋白质的结构 。如何预测蛋白质结构 是生命科学中重大的研究课题之一，然而，通过实验手段确定蛋白质的结构 ，不但成本高、耗时，而且实验中还会碰到一些目前无...关键词：Β-发夹模体 支持向量机 基于数学模型的蛋白质超 二级 结构 β-α-β模体预测 2016年 超 二级 结构 β-α-β模体是蛋白质的重要组成部分,所以蛋白质超 二级 结构 β-α-β模体的研究有重要的生物学意义。根据蛋白质超 二级 结构 的保守性,用打分值、距离函数值构成的向量来表示序列信息,通过二次判别方法对蛋白质中β-α-β模体进行识别,得到了较好的预测结果。关键词：蛋白质结构预测 距离函数 基于距离函数的蛋白质超 二级 结构 β-α-β模体预测 2016年 超 二级 结构 β-α-β模体是蛋白质的重要组成部分,所以对蛋白质超 二级 结构 的研究是非常有意义的。根据蛋白质超 二级 结构 的保守性,用距离函数值对蛋白质中β-α-β模体进行识别,训练集5交叉检验预测总精度和相关系数分别是64.12%和0.31。距离函数应用于独立检验集进行检验预测精度达到71.14%。关键词：蛋白质结构预测 距离函数 基于组合的序列特征识别蛋白质复杂超 二级 结构 βαβ模体 2015年 结构 的氨基酸序列出发,利用DSSP和PROMTIF构建了蛋白质复杂超 二级 结构 strand-loop-helix-loop-strand模体数据集。数据集含1458条蛋白质链,其中βαβ模体数为3632个,非βαβ模体数为3148个。将亲疏水组分、优化的位点氨基酸组分、预测的模体信息和二级 结构 信息共同作为序列特征输入支持向量机,5交叉检验的预测总精度和马氏相关系数达到了79.7%和0.59;独立检验的预测总精度和马氏相关系数达到了73.4%和0.47。关键词：SVM算法 超二级结构 基于离散增量的支持向量机算法预测蛋白质中四类简单超 二级 结构 2014年 超 二级 结构 预测是三级结构 预测的一个非常重要的中间步骤。本文从蛋白质的一级序列出发,对5793个蛋白质中的四类简单超 二级 结构 进行预测,以位点氨基酸为参数,采用3种片段截取方式,分别用离散增量算法预测的结果不理想,将组合的离散增量值作为特征参数输入支持向量机,取得了较好的预测结果,5交叉检验的平均预测总精度达到83.0%,Matthew’s相关系数在0.71以上。关键词：支持向量机 基于支持向量机的整体分类器算法 预测酶蛋白质中四类简单超 二级 结构 被引量：4 2014年 超 二级 结构 对研究酶的结构 及功能有重要作用。本文从酶蛋白质序列出发,首次对酶蛋白质中的四类简单超 二级 结构 进行研究。以位点氨基酸及其紧邻关联为参数,选取五种序列片段截取方式,采用7-交叉检验,使用矩阵打分方法预测的结果不理想;将矩阵打分值作为特征参数输入支持向量机,并用整体分类器进行加权融合,得到了较好的预测结果,预测总精度达到72.64%,Matthew’s相关系数在0.57以上,因此,基于支持向量机的整体分类器方法是一种有效的预测酶蛋白质中超 二级 结构 的方法。关键词：超二级结构 支持向量机 蛋白质复杂超 二级 结构 βαβ模体的统计分析与识别 结构 蛋白质数量的迅猛增加,从蛋白质的序列出发,通过理论计算方法对蛋白质的结构 进行预测有着更高的效率和更低的成本。复杂超 二级 结构 模体的预测是预测蛋白质的空间结构 和功能研究...关键词：蛋白质序列 支持向量机 文献传递 蛋白质中四类简单超 二级 结构 的分类 被引量：2 2013年 超 二级 结构 预测是三级结构 预测的一个非常重要的中间步骤。本文从蛋白质的一级序列出发,运用了一种改进的预测算法:以氨基酸组分和紧邻氨基酸分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对四类超 二级 结构 进行了预测,取得了较好的预测结果。四类超 二级 结构 的平均预测总精度达到78.3%,Matthew's相关系数在0.65以上。关键词：离散量
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