均衡數(shù)據(jù)法在蛋白質二級結構預測中的應用.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩50頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、近年來生物學的發(fā)展積累了海量的實驗數(shù)據(jù)，研究這些數(shù)據(jù)中隱含的生物學意義尤為重要。目前，生物信息學中最受關注的問題之一就是怎樣從蛋白質的一級序列得到其三級結構，而二級結構是構成三級結構的基本單元。計算機預測方法被廣泛應用于蛋白質二級結構的研究，其發(fā)展過程大體分為三個階段：第一階段以數(shù)理統(tǒng)計作為出發(fā)點，基于單個氨基酸信息，如Chou-Fasman和GOR方法；第二階段基于進化信息，主要利用BLAST等工具在序列數(shù)據(jù)庫中對搜索序列進行多重比對

2、以取得同源信息利用PSI-BLAST取得相應的進化信息PSSM；第三階段的預測方法則在第二階段的基礎上加入了同源序列的信息，所以預測精度更高，現(xiàn)在人們研究的方法大都屬于第三階段。為提高蛋白質二級結構預測精度，本文提出一種均衡數(shù)據(jù)法來對一般預測工具的結果進行處理。具體做法為：首先在蛋白質結構分類數(shù)據(jù)庫SCOP中選擇100條已知結構的蛋白質（共16818個殘基），作為訓練集。采用PHD、NNPREDICT、SOPMA三種方法進行預測，將每條

3、蛋白質測試的結果與蛋白質的標準結構對比，通過專門用于蛋白質結構預測算法評估的web服務器EVA進行準確率評估，將得到的結果用統(tǒng)計的方法分別計算出能夠代表這三種蛋白質二級結構預測方法各自預測能力的權重值。再建立一個包含有個3892殘基，共20條已知結構的蛋白質組成的測試集，同樣采用PHD、NNPREDICT、SOPMA三種方法進行預測，將訓練集實驗得出的權重值運用到預測結果中進行重新計算，即將預測結果數(shù)據(jù)進行均衡處理，得到的預測結果與蛋白

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論