【摘 要】
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蛋白质结构域是组成蛋白质的基本单位,但是专家们却无法对结构域进行明确、清晰地定义。从而,对于蛋白质结构的认识和结构域划分成为了一个具有挑战性的难题。随着蛋白质数量
【机 构】
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四川大学计算机学院; 四川大学化学学院;
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蛋白质结构域是组成蛋白质的基本单位,但是专家们却无法对结构域进行明确、清晰地定义。从而,对于蛋白质结构的认识和结构域划分成为了一个具有挑战性的难题。随着蛋白质数量的不断增加,拥有更加复杂结构的蛋白质在数据库中的比例也不断增加,因此,评估结构域识别算法的数据集需要进行更新,同时更加全面地识别蛋白质结构域的算法亟待构建。本文中结合使用了3个方法:支持向量机(SVM),主成分分析(PCA)和K均值(K-means)方法来识别蛋白质中的结构域,并提高了蛋白质结构域划分的准确率。在一致性小于30%的非冗余SCOP数据集上的准确率能够达到80%左右,在Holland et al.[1]提出的标准数据集2和3上的准确率分别达到84%和85%。在现有的结构域识别算法[2]中,准确率有适当的提高,对蛋白质结构域的识别能够提供一定的支持。
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