国家自然科学基金(30960090)
- 作品数：11 被引量：24H指数：2
- 相关作者：胡秀珍高苏娟王春连袁敏贾少春更多>>
- 相关机构：内蒙古工业大学长治职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金内蒙古自治区高等学校科学研究项目内蒙古自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学自动化与计算机技术理学更多>>
- 蛋白质中四类简单超二级结构的分类被引量：2
- 2013年
- 蛋白质超二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤。本文从蛋白质的一级序列出发,运用了一种改进的预测算法:以氨基酸组分和紧邻氨基酸分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对四类超二级结构进行了预测,取得了较好的预测结果。四类超二级结构的平均预测总精度达到78.3%,Matthew's相关系数在0.65以上。
- 高苏娟胡秀珍
- 关键词：离散量
- 基于支持向量机的整体分类器算法 预测酶蛋白质中四类简单超二级结构被引量：4
- 2014年
- 酶是一种具有催化功能的蛋白质,研究酶蛋白质中的超二级结构对研究酶的结构及功能有重要作用。本文从酶蛋白质序列出发,首次对酶蛋白质中的四类简单超二级结构进行研究。以位点氨基酸及其紧邻关联为参数,选取五种序列片段截取方式,采用7-交叉检验,使用矩阵打分方法预测的结果不理想;将矩阵打分值作为特征参数输入支持向量机,并用整体分类器进行加权融合,得到了较好的预测结果,预测总精度达到72.64%,Matthew’s相关系数在0.57以上,因此,基于支持向量机的整体分类器方法是一种有效的预测酶蛋白质中超二级结构的方法。
- 高苏娟胡秀珍
- 关键词：超二级结构支持向量机
- 基于添加模体信息和功率谱密度的组合向量预测27类蛋白质折叠子被引量：1
- 2010年
- 以序列相似性低于40%的1895条蛋白质序列构建涵盖27个折叠类型的蛋白质折叠子数据库,从蛋白质序列出发,用模体频数值、低频功率谱密度值、氨基酸组分、预测的二级结构信息和自相关函数值构成组合向量表示蛋白质序列信息,采用支持向量机算法,基于整体分类策略,对27类蛋白质折叠子的折叠类型进行预测,独立检验的预测精度达到了66.67%。同时,以同样的特征参数和算法对27类折叠子的4个结构类型进行了预测,独立检验的预测精度达到了89.24%。将同样的方法用于前人使用过的27类折叠子数据库,得到了好于前人的预测结果。
- 刘雷胡秀珍
- 关键词：功率谱密度支持向量机
- Prediction ofβ-turn Types in Protein
- According to theψ/φvalues ofβ-turn residues we can build up a complete three-dimensional structure for a given...
- 史晓波胡秀珍
- 文献传递
- 基于功能域和分组重量编码为特征参数的蛋白酶预测
- 2011年
- 基于功能域组分和分组重量编码特征提取预测参数,采用支持向量机的识别算法,在Jackknife检验下,蛋白酶的预测结果为89.9%,蛋白酶的6个类别的总预测结果为94.0%。预测结果表明,该方法是预测蛋白酶及其类别的有效工具。
- 樊玉才胡秀珍
- 关键词：蛋白酶功能域分组重量编码支持向量机
- 27类蛋白质折叠子的识别及其位点的统计分析
- 2010年
- 从蛋白质的氨基酸序列出发,采用"全体分类"的分类策略识别27类折叠子.当使用5种矩阵打分的方法识别27类折叠子时,预测结果并不理想,进一步使用了以矩阵打分方法得到的分值及氨基酸的二肽组分共同作为参数的离散增量算法,取得了较好预测效果.总的预测成功率达到了45.43%.
- 王春连胡秀珍
- 酶蛋白质β-发夹模体配体结合位点的统计分析及预测
- 2011年
- 从酶蛋白质loop分类数据库ArchDB_EC中整理得到了1397个含配体结合位点β-发夹,对β-发夹中的配体结合位点进行了统计分析。在此基础上,提取序列片段的氨基酸组分、位点氨基酸组分和位点亲疏水特征组分为参数集,采用mRMR方法对该参数集进行优化筛选,将优化后的最优参数子集输入支持向量机,对酶蛋白质β-发夹中几种常见配体结合位点类型进行了初步预测。
- 胡秀珍刘星星
- 关键词：Β-发夹模体支持向量机
- 基于添加功能位点信息的组合向量预测β-发夹模体被引量：2
- 2012年
- 一条蛋白质序列通常是用多种特征来表达的,因此使用简单的特征参数对蛋白质结构进行预测,得到的效果往往不尽人意。在前人使用过的预测β-发夹的特征参数基础上,将功能位点信息添加到特征参数中,共同输入到支持向量机和随机森林两种算法,对4070条非冗余的蛋白质链中的β-发夹模体进行了预测。支持向量机算法得到的预测精度80.2%,相关系数0.60;随机森林算法得到的预测精度83.3%,相关系数0.66。
- 贾少春胡秀珍
- 关键词：Β-发夹模体自相关函数
- Recognizing Fold Types and Structure Classes of Protein Fold with Support Vector Machine
- The protein fold,which is a common 3-dimensional pattern with the same major secondary structure elements in t...
- 刘雷胡秀珍
- 文献传递
- 蛋白质中不同类型β-转角的预测被引量：1
- 2012年
- 蛋白质二级结构预测是空间结构预测的关键步骤,β-转角是蛋白质二级结构中的重要类型之一,因此,找到一种准确预测不同类型β-转角的方法,对于建立蛋白质三维空间结构有重要意义。本文构建了一个含有2878条蛋白质链的数据库,比目前普遍使用的含有426条蛋白质链的数据库扩大了6倍多。以矩阵打分值、离散增量值、相似性值和预测的二级结构信息作为组合向量输入到支持向量机中,对不同β-转角进行了预测,各类的预测总精度均大于92.8%,MCC值均大于0.285。
- 史晓波胡秀珍
- 关键词：支持向量机算法
