方亚平
- 作品数：7 被引量：1H指数：1
- 供职机构：四川大学化学工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学理学医药卫生化学工程更多>>
- 基于红外光谱的碳碳双键共轭体系研究
- 碳碳双键是有机化合物中常见官能团,而围绕碳碳双键衍生的结构非常多,其中比较常见的是碳碳双键上的几种共轭体系：p-π共轭,π-π共轭,σ-π超共轭。本文结合各种共轭体系与对应红外光谱的特点,设计了如下分类系统：第一层识别共...
- 冯毅方亚平李梦龙
- 关键词：共轭体系支持向量机人工神经网络
- 文献传递
- 基于氨基酸残基网络的蛋白质折叠速率预测
- 蛋白质折叠是由整个分子的非共价键相互作用形成的复杂系统过程。探明蛋白质折叠速率的决定因素和具体机理是分子生物学的一个巨大的挑战。因此,预测蛋白质折叠速率对于理解各种不同的蛋白质折叠机理具有重要作用,如对于理解阿兹海默病（...
- 方亚平郭延芝文志宁李梦龙
- 关键词：QSAR复杂网络遗传算法
- 文献传递
- 抗癌药物-靶标-恶性肿瘤相互作用的级联层次网络研究
- ＜正＞近年来研究表明,肿瘤的发病机制具有多靶点、多环节,多层次的级联网络型调控等特点[1]。面对众多药物靶标,传统的药物研究策略面临着巨大挑战。基于系统的创新药物研究,期望针对多
- 方亚平文志宁马代川李梦龙刁元波
- 关键词：复杂系统层次网络抗癌药物细胞自动机
- 文献传递
- RNA-蛋白质相互作用位点的预测
- 2009年
- 蛋白质与RNA的相互作用在很多生物过程中起到了非常重要的作用。例如，蛋白质的合成，基因融合，mRNA的加工等生物过程。RNA在蛋白质上的结合位点的识别，主要是通过生物物理学方法在体外研究和分析RNA蛋白质复合物。这些方法需要实验过程繁琐、耗费大量人力和财力。因此，建立一种计算机方法预测RNA-蛋白质相互作用位点非常必要。
- 王翠翠方亚平郭延芝李梦龙
- 关键词：蛋白质复合物相互作用位点生物过程物理学方法计算机方法基因融合
- 药物-靶标网络的节点角色表征
- 2009年
- 基于系统生物学的方法对药物及其蛋白质靶标进行网络化的系统研究将有助于我们从生物信息学的角度来理解药物研发的现况。通过现有的FDA批准的药物及其靶标相关联的信息构建药物一靶标网络，对网络进行拓扑表征并分析其性质，同时定义一个新的指标来表征不同节点在网络中的重要程度，提供了一种基于角色的网络表征方法。实验大致可以分为以下3步：
- 方亚平郭延芝文志宁李梦龙刁元波
- 关键词：药物研发网络化靶标系统生物学生物信息学信息构建
- 主成分分析-支持向量机用于肝病分类模型被引量：1
- 2008年
- 将主成分分析(PCA)用于肝功能检测数据特征提取,然后用支持向量机(SVM)对乙肝、丙肝、肝硬化、正常人样本建立分类模型。采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,调节核函数参数C及σ以建立最佳支持向量机模型。该模型对训练集的识别率为99.3%,对预测集的预测率为96.4%。结果表明:PCA-SVM法建立的肝病分类模型能较好的区分乙肝、丙肝、肝硬化及正常人,且分类效果优于传统支持向量机及人工神经网络(ANN)分类模型。
- 张云佳方亚平黄田海张婧谭福元孙李娜李梦龙
- 关键词：肝功能指标主成分分析支持向量机人工神经网络
- 基于一级序列的DNA键和蛋白质的识别
- DNA 键和蛋白参与如核酸的识别、DNA 复制、转录和修复等许多生命活动。自人类基因组计划以来,蛋白质序列逐渐增多,蛋白质结构数据库 PDB
- 方亚平冯毅李梦龙
- 关键词：支持向量机
- 文献传递
