高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2008年
7期
738-742
,共5页
石鸥燕%杨惠云%杨晶%田心
石鷗燕%楊惠雲%楊晶%田心
석구연%양혜운%양정%전심
蛋白质二级结构预测%隐马尔可夫模型(HMM)%7-状态%15-状态
蛋白質二級結構預測%隱馬爾可伕模型(HMM)%7-狀態%15-狀態
단백질이급결구예측%은마이가부모형(HMM)%7-상태%15-상태
针对3-状态隐马尔可夫模型(HMM)预测蛋白质二级结构准确率不高的问题,提出了7-状态和15-状态HMM.研究对象为CB513数据集合中筛选出的492条蛋白质序列,将其随机均分7组.分别应用7-状态和15-状态HMM对以上数据集进行二级结构预测,对预测准确率进行了7-交叉验证,并将预测结果与应用3-状态HMM的预测结果进行了比较.结果表明,应用7-状态HMM,Q3准确率提高3.11%,SOV提高6.15%,QE提高6.49%;应用15.状态HMM,QE比7-状态HMM又提高5.74%.在15-状态:HMM预测中加入序列的同源信息后,Q3准确率比单序列15-状态HMM增加8.76%.结果表明,7-状态HMM预测能力优于3-状态HMM,15-状态HMM总体预测能力和7-状态HMM相当,但β折叠预测能力强于7-状态HMM.
針對3-狀態隱馬爾可伕模型(HMM)預測蛋白質二級結構準確率不高的問題,提齣瞭7-狀態和15-狀態HMM.研究對象為CB513數據集閤中篩選齣的492條蛋白質序列,將其隨機均分7組.分彆應用7-狀態和15-狀態HMM對以上數據集進行二級結構預測,對預測準確率進行瞭7-交扠驗證,併將預測結果與應用3-狀態HMM的預測結果進行瞭比較.結果錶明,應用7-狀態HMM,Q3準確率提高3.11%,SOV提高6.15%,QE提高6.49%;應用15.狀態HMM,QE比7-狀態HMM又提高5.74%.在15-狀態:HMM預測中加入序列的同源信息後,Q3準確率比單序列15-狀態HMM增加8.76%.結果錶明,7-狀態HMM預測能力優于3-狀態HMM,15-狀態HMM總體預測能力和7-狀態HMM相噹,但β摺疊預測能力彊于7-狀態HMM.
침대3-상태은마이가부모형(HMM)예측단백질이급결구준학솔불고적문제,제출료7-상태화15-상태HMM.연구대상위CB513수거집합중사선출적492조단백질서렬,장기수궤균분7조.분별응용7-상태화15-상태HMM대이상수거집진행이급결구예측,대예측준학솔진행료7-교차험증,병장예측결과여응용3-상태HMM적예측결과진행료비교.결과표명,응용7-상태HMM,Q3준학솔제고3.11%,SOV제고6.15%,QE제고6.49%;응용15.상태HMM,QE비7-상태HMM우제고5.74%.재15-상태:HMM예측중가입서렬적동원신식후,Q3준학솔비단서렬15-상태HMM증가8.76%.결과표명,7-상태HMM예측능력우우3-상태HMM,15-상태HMM총체예측능력화7-상태HMM상당,단β절첩예측능력강우7-상태HMM.
