【摘 要】
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采用最邻近算法对同源建模中的缺失值进行填充,由此扩大传统同源建模方法的研究尺度.在序列结构比对中,氨基酸的插入（删除）会引起数据缺失,传统的同源建模法不能处理这部分结构
【机 构】
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华北电力大学数理学院,天津医科大学基础医学院
【基金项目】
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北京市教育委员会共建项目专项资助,国家自然科学基金项目（项目编号：10904111）.
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采用最邻近算法对同源建模中的缺失值进行填充,由此扩大传统同源建模方法的研究尺度.在序列结构比对中,氨基酸的插入（删除）会引起数据缺失,传统的同源建模法不能处理这部分结构.结合最邻近算法、期望值最大化方法和主成分分析,抽取蛋白质结构演化的主要信息,构建蛋白质保守结构的低维取样空间.与标准的主成分分析相比,该方法能利用更多的演化信息,涵盖更多的具有遗传信息的区域,构造更大尺度的蛋白质取样空间.取样空间的精度用目标蛋白质结构与其在取样空间上的投影的均方根偏差评价.将该方法应用于33个蛋白质超家族,结果表明,扩大
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