蛋白质二级结构预测_基于词条的最大熵马尔科夫方法

蛋白质二级结构预测_基于词条的最大熵马尔科夫方法

中国科学

辑生命科学

刁

蛋白质二级结构预测基于词条的最大嫡马尔科夫方法 '

董启文

王晓龙

林

磊

关 ,

毅

赵

健

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨

摘要

提出了一种新的蛋白质二级结构预测方法该方法从氨基酸序列中提取出和自然语言 ""

中的词

类似的与物种相关的蛋白质二级结构词条这些词条形成了蛋白质二级结构词典该 ,, ,

词典描述了氨基酸序列和蛋白质二级结构之间的关系预测蛋白质二级结构的过程和自然语言中的分词和词性标注一体化的过程类似该方法把词条序列看成是马尔科夫链通过 , ,

算法

搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率其中使用词网格描述分词的结果使用最大嫡马尔科夫模型计算词条的二级结构概率蛋白质二级结构预测的结果是最优的分词所对应

的二级结构类型在 ,

个物种的蛋白质序列上对这种方法进行测试并和

方法进行比较试方法高

验结果显示这种方法的上进行测试的结果是 ,

准确率比准确率为 ,

方法高

准确率比个

结合

搜索的局部相似的序列可以进一步提高预测的准确率在

目标蛋白质序列

准确率为

基于这种方法建立了一个蛋白

质二级结构预测的服务器可以通过问关键词蛋白质二级结构预测蛋白质二级结构词条词网格

撇最大嫡马尔科夫模型

而来访

蛋白质二级结构预测是分子生物学中的重要问题随着蛋白质序列数据的飞速增长 ,

基酸序列出发准确地进行三维结构预测的方法是进行蛋白质二级结构的预测维结构预测提供指导蛋白质二级结构预测已经有 ,

因此

折中

己知的蛋白质 ,

它可以为三

序列和已知的蛋白质结构之间的差距不断增大白质结构的预测变得越来越重要

蛋

尽管最终的目的

多年的历史各

是预测蛋白质的三维结构

但是目前还无法从氨

种不同的预测方法可以分成三类

使用规则和统

又收稿国家自然科学基金批准号 ,

峨又洲

一

收修改稿和 ""

计划批准号

一

资助项目

一

蛋白质二级结构预测_基于词条的最大熵马尔科夫方法

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