【摘 要】
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对蛋白质二级结构空间的分析和预测,一直是生物信息学领域研究的重要课题之一。近年来,随着人工智能技术的不断发展,越来越多的研究采用机器学习的办法来分析并预测蛋白质的
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对蛋白质二级结构空间的分析和预测,一直是生物信息学领域研究的重要课题之一。近年来,随着人工智能技术的不断发展,越来越多的研究采用机器学习的办法来分析并预测蛋白质的二级空间结构。本次实验我们采用蛋白质相邻肽平面中心间距离这个信息,并通过SVM-RFE和McTwo算法从中选取几个对结果影响最为重要的特征,分别通过SVM、神经网络,卷积神经网络网络,SVM-RFE等机器学习方法对特征进行分析以及预测。特征选择算法结果显示McTwo算法的结果要好于SVM-RFE算法。SVM算法预测结果为76.3%,效果明显低于神
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