互联网 qkzz.net
全刊杂志网:首页 > 女性 > 文章正文
刊社推荐

应用ANN/HMM混合模型预测蛋白质二级结构石鸥燕 杨惠云 杨 晶 田 心


   (天津医科大学 a.基础医学院; b.生物医学工程系, 天津 300070)

  

   摘 要:

  针对3状态隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)预测蛋白质二级结构准确率不高的问题,提出15状态HMM,通过改进的算法与BP神经网络相结合进行二级结构预测。研究对象为CB513数据集中筛选出的492条蛋白质序列,将其随机均分7组。应用混合模型进行预测,对准确率进行7交叉验证,Q3准确率达7721%,SOV值为7252%。结果表明,混合模型既能充分考虑相邻氨基酸残基间的相互影响,也能在一定程度上照顾二级结构的远程相关性,因此带来了较好的预测准确率。

   关键词:蛋白质二级结构预测; 隐马尔可夫模型; 人工神经网络

   中图分类号:R318.04 文献标志码: A

   文章编号:10013695(2008)12359003

   

  Hybrid model of ANN/HMM for protein secondary structure prediction

  SHI Ouyana, YANG Huiyunb, YANG Jinga, TIAN Xinb

  

  (a.Faculty of Basic Medicine, b.Dept.of Biomedical Engineering, Tianjin Medical University, Tianjin 300070, China)

   

   Abstract:

  Aimed at the lower accuracy of 3state hidden Markov model for protein secondary structure prediction,proposed 15state HMM. Using modified algorithm of HMM to predict secondary structure combined with BP neural networks. Selected 492 proteins from the dataset CB513,and divided them into 7 even subsets. Applied the hybrid model to predict secondary structure and evaluated its accuracy by 7fold cross validation. The hybrid model appeared to be very efficient, with Q3 score of 77.21% and SOV of 72.52%. The results show that the hybrid model not only captures the local information, but also considers the longdistance information. So it gets higher prediction accuracy.

......
很抱歉,暂无全文,若需要阅读全文或喜欢本刊物请联系《计算机应用研究》杂志社购买。
欢迎作者提供全文,请点击编辑
分享:
 

了解更多资讯,请关注“木兰百花园”
分享:
 
精彩图文


关键字
支持中国杂志产业发展,请购买、订阅纸质杂志,欢迎杂志社提供过刊、样刊及电子版。
关于我们 | 网站声明 | 刊社管理 | 网站地图 | 联系方式 | 中图分类法 | RSS 2.0订阅 | IP查询
全刊杂志赏析网 2017