【摘 要】
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蛋白质结构域是组成蛋白质的基本单位，但是专家们却无法对结构域进行明确、清晰地定义.从而，对于蛋白质结构的认识和结构域划分成为了一个具有挑战性的难题.随着蛋白质数量
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川省成都市一环路南一段24号,610065
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蛋白质结构域是组成蛋白质的基本单位，但是专家们却无法对结构域进行明确、清晰地定义.从而，对于蛋白质结构的认识和结构域划分成为了一个具有挑战性的难题.随着蛋白质数量的不断增加，拥有更加复杂结构的蛋白质在数据库中的比例也不断增加，因此，评估结构域识别算法的数据集需要进行更新，同时更加全面地识别蛋白质结构域的算法亟待构建.本文中结合使用了3个方法：支持向量机(SVM)，主成分分析(PCA)和K均值(K-means)方法来识别蛋白质中的结构域，并提高了蛋白质结构域划分的准确率.在一致性小于30％的非冗余SCOP数据集上的准确率能够达到80％左右，在Holland et al.[1]提出的标准数据集2和3上的准确率分别达到84％和85％.在现有的结构域识别算法[2]中，准确率有适当的提高，对蛋白质结构域的识别能够提供一定的支持.
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