【摘 要】
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蛋白质二级结构预测是生物信息学研究的重要组成部分.蛋白质二级结构的预测既有助于了解蛋白质的功能及其作用机制,对于正确预测蛋白质的空间结构更具有非常重要的意义.基于
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蛋白质二级结构预测是生物信息学研究的重要组成部分.蛋白质二级结构的预测既有助于了解蛋白质的功能及其作用机制,对于正确预测蛋白质的空间结构更具有非常重要的意义.基于数据库的计算机模拟预测方法成为了蛋白质二级结构预测领域的快速有效的实验手段.人工神经网络模型是用于计算机预测的一种很有效人工智能算法,PHD方法就是在此基础上建立起来的一套非常先进的预测系统.本文通过对PHD方法的优劣性进行分析,从序列联配和全局优化两个方面入手,提出了自己的改进思路,并且分别基于PHD方法建立了两个改进的预测方法:SA-PHD和GO-PHD,同时对这两个方法分别进行了比较充分的计算实验.实验结果表明,自适应剖面隐马氏模型SAHMM可以在不降低预测精度的前提下增加PHD方法的抗干扰能力;全局优化可以提高PHD方法的预测能力,使得预测精度提高大约2﹪左右.
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