【摘 要】
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鉴于蛋白质折叠速率预测对研究其蛋白质功能的重要性,许多的科研工作者都开始对影响蛋白质折叠速率的因素进行研究。各种预测参数和方法被提出。利用蛋白质编码序列的不同特
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鉴于蛋白质折叠速率预测对研究其蛋白质功能的重要性,许多的科研工作者都开始对影响蛋白质折叠速率的因素进行研究。各种预测参数和方法被提出。利用蛋白质编码序列的不同特征参数,不同的二级结构及不同的折叠类的蛋白质对折叠速率的不同影响,我们选取蛋白质编码序列的新的特征值,即选取蛋白质序列的LZ复杂度,等电点等特征值。然后把这些特征值与20种氨基酸的属性αc、Cα、K0、Pβ、Ra、ΔASA、PI、ΔGhD、Nm、LZ、Mu、El融合,建立多元线性回归模型,并利用回归模型计算了13个全α类蛋白质、18个全β类蛋白质、
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