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蛋白质的生物功能是由它们的空间折叠结构决定的,理解蛋白质的折叠过程是生物信息学领城中极具挑战的问题之一.求解精度和计算时间是蛋白质折叠结构预测中要解决的主要问题,神经网络具有较强的逼近非线性函数的能力,并具有自适应学习的优点,以及良好的寻优能力.笔者对如何使用神经网络方法解决蛋白质折叠预测问题进行了分析与展望. 相似文献
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神经网络在蛋白质结构预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
蛋白质结构预测在生物信息学研究中占有重要地位.此文对神经网络在蛋白质结构预测中的应用作了评述。首先,简要地介绍了人工神经网络,然后对近年来用神经网络算法解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析了算法的效果和特点。最后,展望了用神经网络算法解决蛋白质结构预测问题的前景。 相似文献
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蛋白质结构预测在生物信息学研究中占有重要地位。对神经网络在蛋白质结构预测中的应用作了评述。首先,简要地介绍了人工神经网络,然后对近年来用神经网络算法解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析了算法的效果和特点。最后,展望了用神经网络算法解决蛋白质结构预测问题的前景。 相似文献
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蛋白质二级结构预测在蛋白质结构预测中具有很重要的作用。文章提出了一种新的伪氨基酸构造方法,即氨基酸疏水性百分比法,并结合氨基酸的成分进行预测,通过计算机中的matlab仿真结果表明具有高效的分类效果,通过国际公认的Jackknife检验方法显示预测成功率达到89.22%,比其他方法的高出许多。 相似文献
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蛋白质结构预测的主要难点之一是全局优化问题。以AB非格模型为基础,采用遗传和模拟退火方法来进行蛋白质折叠预测,同时对遗传算法的变异函数进行了改进,重新设计出假设生成后的排序策略。实验结果表明,在AB非格模型中利用遗传退火算法可以有效地完成蛋白质折叠的预测,能在保持较高精度的情况下快速收敛到全局最优解。 相似文献
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后基因组时代,如何从大量的蛋白质相互作用(PPI)数据中寻找特定信息并以图形方式显示是迫切需要解决的问题.为此,本文提出了一种基于极大团扩展的蛋白质复合物聚类算法,该算法通过一种基于极大团扩展的蛋白质符合物识别算法构造功能模块,对PPI网络中的功能模块进行聚类,通过将功能模块用抽象节点代替的方法将PPI网络层次化,这样不但降低了复杂性而且提高了PPI网络中信息的可阅读性.同时采用增加、删除、修改数据的方法对算法进行稳定性分析.结果表明,该算法具有较好稳定性.对于其他具有相似结构的网络,该方法也具有借鉴意义. 相似文献