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2015-09-26 发布于重庆
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应用ANNHMM混合模型预测蛋白质二级结构.pdf

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应用ANNHMM混合模型预测蛋白质二级结构

第 25 卷第 12 期计算机应用研究 Vol. 25 No. 12 2008 年 12 月 Application Research of Computers Dec. 2008 * 应用 ANN / HMM 混合模型预测蛋白质二级结构 a b a b 石鸥燕 , 杨惠云 , 杨晶 , 田心 ( 天津医科大学 a. 基础医学院 ; b. 生物医学工程系, 天津 300070) 摘要: 针对 3-状态隐马尔可夫模型 ( hidden Markov model, HMM) 预测蛋白质二级结构准确率不高的问题, 提出 15-状态 HMM, 通过改进的算法与 BP 神经网络相结合进行二级结构预测。研究对象为 CB513 数据集中筛选出的 492 条蛋白质序列, 将其随机均分 7 组。应用混合模型进行预测, 对准确率进行 7-交叉验证, Q3 准确率达 77. 21% , SOV 值为 72. 52% 。结果表明, 混合模型既能充分考虑相邻氨基酸残基间的相互影响, 也能在一定程度上照顾二级结构的远程相关性 , 因此带来了较好的预测准确率。关键词: 蛋白质二级结构预测 ; 隐马尔可夫模型; 人工神经网络中图分类号: R318. 04 文献标志码 : A 文章编号: 1001- 3695( 2008) 12- 3590- 03 Hybrid model of ANN/ HMM for protein secondary structure prediction a b a b SHI Ou-yan , YANG Hui-yun , YANG Jing , TIAN Xin ( a. Faculty of Basic Medicine, b. Dept. of Biomedical Engineering, Tianjin Medical University, Tianjin 300070, China) Abstract: Aimed at the lower accuracy of 3-state hidden Markov model for protein secondary structure prediction, proposed 15-state HMM. Using modified algorithm of HMM to predict secondary structure combined with BP neural networks. Selected 492 proteins from the dataset CB513, and divided them into 7 even subsets. Applied the hybrid model to predict secondary structure and evaluated its accuracy by 7-fold cross validation. The hybrid model appeared to be very efficient, with Q score