【摘 要】
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借助计算机工具从氨基酸序列直接预测蛋白质三维结构,对于缩小蛋白质序列数据与结构数据数量之间的差距至关重要.蛋白质二级结构预测作为蛋白质三维结构预测的一种简化和过渡
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借助计算机工具从氨基酸序列直接预测蛋白质三维结构,对于缩小蛋白质序列数据与结构数据数量之间的差距至关重要.蛋白质二级结构预测作为蛋白质三维结构预测的一种简化和过渡,继续得到广泛关注.通常,蛋白质二级结构预测的研究领域包括两方面,一方面是预测算法的研究,另一方面是基于序列联配的信息提取技术的研究.本文着重于对预测算法的研究,提出了一种新的基于贝叶斯神经网络的蛋白质二级结构预测方法.贝叶斯体系下的神经网络模型具有自动控制模型复杂度与学习过程中的过拟合等优点.首先,详细地探讨了显著度框架和全贝叶斯框架下神经网络模型建模的贝叶斯方法及其实现方法;其次,建立了全贝叶斯框架下用于分类的贝叶斯神经网络模型,并将它用于蛋白质二级结构预测;最后,比较了贝叶斯神经网络模型与传统的BP神经网络模型的性能,结果表明BNN(Bayesian neural networks)性能优于BPNN(Back-Propagation neural networks),平均Q3精度在四组交叉证实数据集与测试数据集(Test)下分别提高了3.65﹪和4.01﹪;此外,提出了一种有效缩短MCMC模拟过程中"burn in"阶段的交叉证实初值选取方法.
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