【摘 要】
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蛋白质二级结构预测是计算生物学研究的重要领域。虽然现有优秀的机器学习方法的预测准确度已经超过80%,但是它们都有共同的缺陷:不能及时学习最新实测的蛋白质结构信息,不能
【机 构】
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同济大学化学科学与工程学院,中南大学化学化工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(21275108)
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蛋白质二级结构预测是计算生物学研究的重要领域。虽然现有优秀的机器学习方法的预测准确度已经超过80%,但是它们都有共同的缺陷:不能及时学习最新实测的蛋白质结构信息,不能持续修改模型和参数,从而满足人们在日新月异时代对蛋白质二级结构预测的要求。本文构建了基于可持续更新模板库的蛋白质二级结构预测器:SIPSS。我们的新方法以同源序列的结构保守性为基本原理。首先我们建立了一个可持续更新的模板库,每月自动从蛋白质数据库中下载新测定的蛋白质结构数据,经过筛选将新的序列和结构信息补充进模板库。然后对于查询序列,用多重同
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