【摘 要】
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作为蛋白质结构、功能和遗传的基本单位,结构域在蛋白质相关领域的研究中扮演着重要的角色.对结构域的预测可以有助于我们更好地获取新发现的蛋白质序列的信息.本文基于
【机 构】
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四川大学化学学院,四川省成都市一环路南一段24号,610065
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作为蛋白质结构、功能和遗传的基本单位,结构域在蛋白质相关领域的研究中扮演着重要的角色.对结构域的预测可以有助于我们更好地获取新发现的蛋白质序列的信息.本文基于之前的工作,使用了PSI-BLAST和模糊平均算子(FMO)来基于序列信息预测蛋白质的结构域位置.具体而言,本文将PSI-BLAST匹配上的序列片段通过FMO进行投票,然后将投票结果通过区域划分进行平滑处理并以阈值来最终确定残基的属性.经过交叉验证以及参数优化,最终独立测试数据集得到的准确率、灵敏度、特异性和马尔科夫相关系数为：84.13％,63.62％,93.39％和0.615.
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