【摘 要】
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随着基因组测序技术的发展,人们得到了海量的DNA和蛋白质序列数据,这些数据对于科学研究有着非常重要的作用.为了分析这些数据,科学家需要合适的计算方法和数学理论.特别的,
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随着基因组测序技术的发展,人们得到了海量的DNA和蛋白质序列数据,这些数据对于科学研究有着非常重要的作用.为了分析这些数据,科学家需要合适的计算方法和数学理论.特别的,蛋白质结构预测中的机器学习方法是其中研究的一个重要领域.该论文的主要内容就是在蛋白质结构预测问题中尝试一种新的机器学习方法-支撑向量机,用来预测蛋白质二级结构和蛋白质折叠分类.文章分为三部分：1.生物信息学和蛋白质结构预测问题的介绍.2.蛋白质结构预测中的神经网络方法.3.蛋白质结构预测中的支撑向量机方法.其中,第三部分是该篇论文的重点,包括支撑向量机基本理论、算法的介绍,样本数据的编码,模型的训练和预测的完整步骤.最后,文章对预测结果作了相关分析和结论.
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