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蛋白质二级结构预测文献资料
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基于结构分类的BP神经网络预测蛋白质二级结构
提出一种基于结构分类的BP神经网络系统,用于蛋白质二级结构的预测.与其他方法相比较,该法可以显著提高预测率,平均预测率为71.12%,高预测率可达78.27%.
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基于常用得分矩阵的神经网络法预测蛋白质的二级结构
本文用常用的得分矩阵代替传统的Qian编码作为神经网络的输入层预测了200个蛋白质二级结构.结果表明:以常用得分矩阵作为输入层的预测结果要优于Qian编码的预测性能.在200个蛋白质中,共有9个蛋白质的预测精度达到目前国际先进水平,即80%.这说明该方法具有一定的可行性.