基于径向基神经网络的蛋白质二级结构预测  

Protein secondary structure prediction based on radial basis neural network

作　　者：王菲露[1,2,3] 宋杨[1,4] 

机构地区：[1]安徽建筑工业学院电子与信息工程学院,合肥230601 [2]中国科学技术大学自动化系,合肥230026 [3]中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031 [4]安徽大学电子信息工程学院,合肥230039

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第20期17-19,23,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.60875047);安徽省教育厅重大自然科学基金(No.ZD200906);安徽建筑工业学院青年科研基金(No.20104008)~~

摘　　要：为提高蛋白质二级结构预测的精确度,提出并构建精确的径向基神经网络、广义回归神经网络,并基于5位编码和Profile编码,采用不同大小的滑动窗口,利用交叉检证法构建多个径向基网络预测器,分别对蛋白质二级结构进行预测,得到了较好的实验结果,其中aveQ3提高到70.96%。结果表明,径向基神经网络模型能有效提高预测精确度,也证明了实验方法的有效性和可行性。In order to improve the prediction accuracy of protein secondary structure, exact radial basis function neural network and generalized regression neural network are presented.Multi-radial basis network predictors are established based on 5 encoding, Profile encoding, different sliding windows and cross validation method.These predictors are used to predict protein secondary structure, and it gets preferable results.Thereinto, aveQ3 is improved to 70.96%.The results not only show radial basis network models can increase the prediction accuracy efficiently,but also prove the validity and feasibility of these motheds.

关 键 词：径向基神经网络 蛋白质二级结构 预测器 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]