基于神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型研究

[目的]探讨基于CPN神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型的效果。[方法]借助神经网络集成方法对从36个蛋白质提取的共4000个氨基酸进行预测研究,其数据集是从HSSP数据库中提取的数据经过处理后得到的评测数据库,同时在Profile编码中引进了CPN网络算法的概念。[结果]基于CNP网络的神经网络集成预测模型可以取得很好的预测结果,把蛋白质二级结构预测的平均精度提高了17．74％。同时,所用的Profile编码和CPN网络算法在很大程度上为系统模型引入较多的生物信息和联系,而这一点对蛋白质二级结构预测非常重要。[结论]该研究为蛋白质二级结构预测准确率的提高奠定了基础。     

人工神经网络预测蛋白质二级结构的编码技术综述

人工神经网络方法是迄今为止在蛋白质二级结构中预测精度最高的一种方法,而网络输入编码的方式对预测精度影响较大。在简介人工神经网络预测蛋白质二级结构方法的基础上,综述了常用的正交编码,五位编码,基于氨基酸理化性质的编码,基于profile的编码,基于常见的分矩阵的编码,基于密码子的编码等几种编码方法,对其作了简要的评价,并展望了编码的发展前景。     

一个大数据库中预测蛋白质二级结构

本文在1个大数据库中采用广义的2次判别法来预测蛋白质二级结构.在包含2640个蛋白的数据库中,先是定义4肽结构字,然后利用3种4肽结构字建立多样性源同时结合二次判别法来预测21残基片段中心残基的二级结构,最后在误差允许范围内对预测结果进行修正,自治检验和独立检验的三态预测精度均超过83％.在同样的数据库中,与其它预测软件相比较,显示了我们的方法是占优势的.     

神经网络在蛋白质二级结构预测中的应用

叙述了神经网络的结构和工作原理及其在蛋白质二级结构预测中的具体应用,并讨论了神经网络方法在蛋白质二级结构预测中存在的问题及应用前景。     

应用化学位移预测蛋白质二级结构

蛋白质二级结构预测是生物信息学中最重要的课题之一。本文从氨基酸序列的原子信息出发,以6种原子化学位移的均值作为新的特征参量,应用二次判别法对蛋白质二级结构进行预测,取得了较好的结果。3折交叉检验得到预测总精度为77.46%,其中alpha螺旋、beta折叠的预测准确率分别达到92.36%和81.39%。在同样的数据库中,与其它预测软件相比较,显示了我们算法的优越性。     

基于信息熵的蛋白质二级结构预测算法的准确性研究

通过分析信息熵的概念内涵,提出基于信息熵的蛋白质二级结构预测算法的准确性评价方法,与现有方法相比,这种方法更全面,不仅能确定假阳性率,假阴性率,还能确定预测值与实际值之间的不确定性的减少量即预测值与实际值之间的互信息.     

基于信息熵的蛋白质二级结构预测算法的准确性研究

通过分析信息熵的概念内涵,提出基于信息熵的蛋白质二级结构预测算法的准确性评价方法,与现有方法相比,这种方法更全面,不仅能确定假阳性率,假阴性率,还能确定预测值与实际值之间的不确定性的减少量即预测值与实际值之间的互信息.     

加工条件对再制干酪蛋白质二级结构的影响

采用傅立叶变换红外光谱(FT-IR)法测定了新鲜切达干酪,成熟切达干酪及以不同加工条件制作的4种再制干酪的蛋白质二级结构.结果表明与新鲜干酪相比成熟干酪的蛋白质中β-折叠和无规则卷曲比例增加,而α-螺旋比例降低.在再制干酪加工过程中加热温度的提高和冷度速度的降低使其蛋白质二级结构中α-螺旋比例降低,而β-转角比例升高.剪切速度对再制干酪蛋白质二级结构的影响不显著.     

基于电子效应的氨基酸分类与二级结构的倾向性分析

依据氨基酸侧链基团的电子效应,将17种氨基酸(Pro、Gly、Cys除外)划分为供电子效应氨基酸、吸电子效应氨基酸、弱电子效应氨基酸3类。并计算了该分类情况下氨基酸二级结构的倾向性因子,为了更好的说明该分类与蛋白质二级结构的关系,经讨论得到一个最终的分类结果。该结果很好地说明了氨基酸对于螺旋和无规则卷曲的倾向性。     

杨树蛋白质二级结构的人工神经网络预测

以PDB公用生物信息数据库为基础,用人工神经网络建模技术对杨树蛋白质二级结构预测模型进行了研究,这对深入认识森林动态机理、提高森林资源信息化管理水平、改进森林保护制药设计等具有重要的应用价值,对森林生物学、森林生物信息学的研究具有重要的学术意义。从公用数据库下载杨树蛋白质样本27个,提取氨基酸2 947个。用长度为17的滑动窗口截取蛋白质一级结构的氨基酸序列片段,并用[-1,1]编码方式进行编码,以组织输入向量,以片段中心氨基酸对应的蛋白质二级结构（螺旋、折叠、无规则卷曲）为输出向量,构建了结构为17∶S∶3的BP人工神经网络模型。用训练、测试样本对模型进行训练、检验,得出理想的模型结构为17∶9∶3,其总体拟合准确度为71%,总体预测准确度为65%,H的预测准确度达81%,比以往同类研究具有较高的预测准确度。     

长春市工业用地统计分析

概述了长春市工业发展现状,对长春市工业用地的数量、分布及工业用地的现状特点进行了分析,指出了长春市工业用地存在的主要问题,并提出了相应的工业用地合理利用对策.     

贵州省马铃薯文献统计分析

贵州省马铃薯栽种面积比较大,研究机构较多,运用文献计量学方法统计分析了贵州省马铃薯研究文献的分布情况,并提出有关建议.     

汽车群体排放状态的调查与统计分析

通过对汽车排放污染物的3000多个检测数据的整理与分析，统计推导出了主要排放污染物与汽车行驶里程之间的回归方程及劣化系灵敏，从而定量地掌握了在用汽车排放的总体水平。     

伐木作业过程中时间统计分析

应用数理统计方法，结合带岭林业局寒月林场伐木作业，对伐木作业过程中的伐木切削时间和林内行走速度（时间）进行了统计分析．结果表明，伐木切削时间是树种和径级的函数，林内行走速度服从正态分布．     

农业产值影响因素的统计分析

政府财政对农业的投入、农民自己的投入、农业从业人员与农业产值密切相关,是影响农业产值的重要因素,对农业产值具有一定的预测作用。但3个因素对农业产值的影响存在显著差异。     

山羊FSHR基因编码蛋白的结构及功能分析

通过Prot Param和ProtScale等在线软件对山羊FSHR基因编码蛋白的理化性质、亚细胞定位及功能进行分析,分别使用Chou-Fasman和同源建模方法对二级、三级结构进行预测,并对采用邻近法构建的不同物种FSHR基因编码蛋白的系统发育树进行分析。结果显示,山羊FSHR基因编码蛋白由695个氨基酸残基组成,包含7个跨膜域和1个G蛋白耦合受体,属于不稳定蛋白,具有较高的亲水性;亚细胞定位结果显示,FSHR基因编码蛋白分布在内质网、液泡和线粒体内;二级结构主要是α螺旋,三级结构富含helix螺旋结构域和长链卷曲。对不同物种FSHR基因编码蛋白进行系统发育分析发现,与其他物种相比,山羊与绵羊、家牛、野猪亲缘关系较近,系统发育分析结果与其动物学分类结果一致。     

蛋白质紧邻氨基酸残基之间相互作用与蛋白质二级结构关系研究

通过对967条非冗余蛋白质序列进行分析,并扩展了Chou-Fasman法则,选取螺旋和折叠倾向性极端的谷氨酸（E）和缬氨酸（V）,比较了他们相邻后和单个多聚时二级结构倾向性的变化,发现谷氨酸在与缬氨酸相邻后,缬氨酸的二级结构倾向性遭到了抑制,更多的是表现出谷氨酸的性质。     

《高等农业教育》引文统计分析研究

检索获得全面的《高等农业教育》引文信息数据,建立了《高等农业教育引文数据库》。借助数据库技术,从引文作者、机构和文献类型等方面进行了全面的统计分析,为全面了解该刊提供了量化依据。     

6种血清的醋酸纤维素薄膜电泳分析

在相同的实验条件下,采用醋酸纤维素薄膜电泳,分析了人和5种动物(鸡、牛、兔、羊与猪)血清的蛋白组分,结果表明,人和兔血清的电泳图谱为5条带,从正极到负极分别为清蛋白和α1,α2,β,γ球蛋白;鸡、牛和羊血清的电泳图谱为4条带,从正极到负极分别为清蛋白和α,β,γ球蛋白;猪血清的电泳图谱为3条带,从正极到负极分别为清蛋白,α与β球蛋白混合带,γ球蛋白。且不同种类血清相对应条带的带宽、着色深浅也不同。说明不同动物血清蛋白组分与含量存在差异。     

多媒体教学课件质量统计分析

通过多媒体教学课件审核,对课件存在的共性问题进行了总结,并提出了相应的修改意见,以促进多媒体教学课件制作质量的进一步提高,从而达到提高教学效果和提升教学质量的目的。