【摘 要】
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近些年来，由于物质结构解析技术和基因组测序技术的快速发展，生物序列和结构的数据也随即迅猛增长。而目前处理这些巨量生物数据已不再能够由传统的生物实验方法所满足。在此种
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近些年来，由于物质结构解析技术和基因组测序技术的快速发展，生物序列和结构的数据也随即迅猛增长。而目前处理这些巨量生物数据已不再能够由传统的生物实验方法所满足。在此种情形下，生物信息学应运而生，其目的是通过对生物数据进行获取、加工、存储、检索与分析，揭示这些数据蕴含的生物学意义。生物信息学己成为生命科学和生物技术研发的必要工具。本文提出了一种新的蛋白质结构类预测方法，主要内容如下：基于氨基酸的16种分类模型，给出蛋白质序列的派生序列，进而结合加权拟熵和LZ复杂度构造出34维特征向量来表示蛋白质序列。借助于贝叶斯分类器对同源性不超过25%的640数据集进行蛋白质结构类预测，准确度达到了71.28%。与原有方法相比，预测的准确率有明显的提高。
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