【摘 要】
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提出了用于预测蛋白质二级结构的Chernoff-GA-PLS算法.该方法首先是根据各个氨基酸残基的理化性质等自身所带的信息,计算出各样本到不同类别的Chernoff距离,进而根据Chernoff
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提出了用于预测蛋白质二级结构的Chernoff-GA-PLS算法.该方法首先是根据各个氨基酸残基的理化性质等自身所带的信息,计算出各样本到不同类别的Chernoff距离,进而根据Chernoff距离对蛋白质的氨基酸序列数据进行编码,最后由偏最小二乘进行蛋白质二级结构预测,并在整个算法过程中使用GA优化各个运行参数.为解决蛋白质二结构预测中的编码问题,提高预测结果的准确性和鲁棒性提供了一种新的思路.应用本方法对28个蛋白质共5789个氨基酸进行处理,获得的正确预测率达73.47%,研究结果表明,该方法预测结果明显高于目前运用单一方法获得的65%左右的预测准确率.由于该方法的预测误差小,易在Matlab上编程实现,计算过程中的参数意义明确和良好的可解释性,因此具有良好的应用前景.
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