【摘 要】
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本文用常用的得分矩阵代替传统的Qian编码作为神经网络的输入层预测了200个蛋白质二级结构。结果表明:以常用得分矩阵作为输入层的预测结果要优于Qian编码的预测性能。在200
【机 构】
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中国药科大学分析测试中心,中国药科大学生命科学与技术学院生物信息学教研室
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本文用常用的得分矩阵代替传统的Qian编码作为神经网络的输入层预测了200个蛋白质二级结构。结果表明:以常用得分矩阵作为输入层的预测结果要优于Qian编码的预测性能。在200个蛋白质中,共有9个蛋白质的预测精度达到目前国际先进水平,即80%。这说明该方法具有一定的可行性。
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