基于距离矩阵灰度图的蛋白质二级结构类型预测  

Secondary structure prediction by grayscale image of distance matrix

作　　者：肖绚[1] 肖纯材[1] 王普[1] 

机构地区：[1]景德镇陶瓷学院机电学院,江西景德镇333403

出　　处：《计算机应用研究》2010年第10期3698-3700,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60961003);国家教育部科学技术研究重点项目(210116);江西省自然科学基金资助项目(2009GZS0064);江西省教育厅科研基金资助项目(GJJ09271);江西省青年科学家(井冈之星)培养对象基金资助项目

摘　　要：蛋白质二级结构预测在蛋白质结构预测中具有很重要的作用。基于伪氨基酸成分表示蛋白质的方法,能提高蛋白质结构和功能预测的成功率,利用蛋白质距离矩阵灰度图,基于几何矩提出了一种伪氨基酸构造方法,结合氨基酸的成分对蛋白质二级结构类型进行预测,通过国际公认的Jackknife检验方法显示预测成功率达到95.10%,比其他方法高出许多,说明此方法具有有效的分类效果。The very important role of the protein structure prediction is protein secondary structure prediction. Using the pseudo amino acid （ PseAA） composition to represent the sample of a protein can incorporate a considerable amount of sequence pattern information so as to improve the prediction quality for its structural or functional classification. Based on the protein distance matrix grey image,adopted two geometric moments derived form the protein sequences concerned for its PseAA. It demonstrates through the Jackknife cross-validation test that the overall success rate 95. 10% by the new approach is significantly higher than those by the others.

关 键 词：蛋白质二级结构 距离矩阵 模糊K近邻 几何矩 Jackknife测试 

分 类 号：R318.04[医药卫生—生物医学工程]