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。     

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。     

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。     

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.     

蛋白质中五类超二级结构模体的统计分析

[目的]对蛋白质中的5类超二级结构模体进行统计分析。[方法]选取5类超二级结构模体序列片段为分析材料,对它们Loop位置上的20种氨基酸出现频率进行统计分析。[结果]5类模体在左1、右1、-3、-2、-1、1、2、3 6个位置上N、G、D、S、Q的含量较低,而I、V、L、E含量变化较大。[结论]在区分5类模体时可重点考虑I、V、L、E在这6个位置的出现频率。     

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。     

基于信息熵的土地利用结构演化研究

土地利用结构是人类长期生产实践的结果,深受人口因素和社会经济因素的影响,人类对土地综合体的状态所施加的扰动有正负之分,它在不同的时空尺度上对土地利用系统产生影响。不少国内学者在利用信息熵的概念研究土地利用结构时,认为信息熵是不确定性的量度,并用它来描述和刻划土地利用系统的有序或无序程度。本文从土地利用结构信息熵的角度入手,分析江西省永丰县土地利用结构的时间演变规律,为区域土地管理决策和土地资源持续利用提供借鉴。     

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。     

基于信息熵理论的沭阳县土地利用结构分析

利用信息熵原理,采用1997～2008年土地利用变更调查数据,从时序上对沭阳县土地利用结构信息熵值进行了分析。结果表明,沭阳县1997～2008年土地利用结构信息熵呈现出先增加—波动—后收敛的趋势,土地利用结构信息熵值的高低与土地管理政策特别是耕地保护政策的紧松密切相关;沭阳县土地利用结构信息熵值较低,土地利用结构有序度较高;土地利用熵值的高低不能完全反映经济发展水平的高低,需要综合考虑各相关因素,实现经济发展与土地利用结构优化的双赢。     

基于信息熵的南京市土地利用结构分析

从土地利用结构信息熵的角度入手,分析1996-2004年南京市土地利用结构的演变规律。通过信息熵、均衡度、优势度的计算,表明南京市土地利用结构在这8a中处于一个无序性增大的过程,从而为研究南京市土地利用结构调整、土地利用规划、土地可持续利用提供科学依据。     

基于信息熵的长株潭区域土地利用结构分析

基于信息熵的基本原理,利用1996-2008年长株潭区域各县(市、区)土地利用变更数据和相关社会经济资料,对研究区域土地利用结构的时间变化规律和空间分异特征进行了分析。结果表明:从整体上看,耕地、园地、未利用地面积所占比例呈递减趋势,居民点及工矿用地、交通用地所占比例呈递增趋势。土地利用结构信息熵在1996-2008年期间呈先上升后下降再上升的波浪式趋势变化。通过对土地利用结构和农业用地内部结构的分析可知:林地、果园、桑园、交通用地所占比例的高低是影响研究区域土地利用结构信息熵的主要因素。各县(市、区)土地利用结构的信息熵呈现出较大的时空差异。     

RNA二级结构预测及其在分子分类研究中的应用

文中通过比较RNA二级结构与一级结构和三维结构的差异,说明了RNA二级结构用于系统发育和分子分类研究的优点,并介绍了目前构建RNA二级结构的常用方法以及各种方法的优缺点,并对用于RNA二级结构折叠的软件作了简单介绍。最后从4个方面详细阐述了RNA二级结构在分子分类研究中的应用,即:RNA二级结构应用于分子分类研究的理论和方法;应用RNA二级结构分类与形态分类的区别;三种RNA二级结构在分子分类中的研究现状;RNA二级结构对序列信息的校正与补充。     

RNA二级结构遗传预测算法中的选择操作研究

在利用遗传算法设计RNA二级结构预测算法时,需要解决两类重要问题,即选择压力和种群多样性。选择压力有利于引导算法利用适应度标准更多地开发新个体,使得更多优秀的个体参与到迭代之中;而种群多样性是种群进化的基础。通过仿真试验对遗传算法中的选择操作进行性能分析和比较,找出适用于RNA二级结构预测的选择操作。     

基于词条提取云模型的RNA二级结构预测(英文)

[目的]研究基于词条提取云模型预测RNA二级结构的方法。[方法]将云模型引入到随机文法模型中,提出适合于词汇化随机文法模型的机器学习算法,通过词网格模型对RNA序列进行词条获取和划分,再经过云分类器搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率,然后将这些词条信息作为先验信息在随机文法云模型训练过程中引入,实现对RNA二级结构的预测,并对该方法进行试验检测。[结果]试验测试表明,在随机文法模型中引入云模型后,其在预测的准确度和搜索速度上较单纯的随机文法效果有明显改善。[结论]该研究为随机文法模型在RNA二级结构预测中的广泛应用奠定了基础。     

基于信息熵的博罗县土地利用结构分析

基于信息熵原理,运用定量方法对博罗县土地利用结构的时间演变及空间差异进行分析。结果表明:总体上来说,2009~2014年博罗县土地利用结构的信息熵、均衡度不断上升,优势度不断下降,土地利用结构无序程度不断提高;2014年,各镇间土地利用结构的差异明显,总体上经济发展水平较高的区域土地利用结构的信息熵较高,而经济欠发达的区域土地利用结构的信息熵较低。     

基于信息熵的贵州三穗县域土地利用结构分析及其GM预测

为优化配置土地资源,利用信息熵理论,对三穗县2009－2013年土地利用结构的变化特点及规律进行分析,并构建 GM（1,1）模型,利用2009－2013年的数据对模型进行检验,然后预测2014－2020年该县土地利用结构的信息熵、均衡度和优势度。结果表明：2009－2013年,三穗县土地利用变化主要表现为园地、林地、草地的减少,耕地、城镇村及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他用地的增加,其中林地面积变化对信息熵的影响最大;三穗县土地利用结构的信息熵和均衡度在2009－2013年期间呈上升,优势度呈下降趋势,表明三穗县土地利用系统的有序性降低,集中性减弱,向着均衡化的方向发展;构建的 GM（1,1）模型精度较高（c＝0．10,p＝1）,预计2014－2020年三穗县土地利用结构的信息熵上升,均衡度增加,优势度下降。