蛋白質二級結構預測準確率影響因素探討.pdf

1、從蛋白質的一級序列得到其對應的三維結構是目前生物信息學領域重要的課題之一。計算機預測方法被廣泛應用于蛋白質二級結構的研究，其發(fā)展過程大體分為兩個階段：第一個階段以數(shù)理統(tǒng)計作為出發(fā)點，基于單個氨基酸信息，如Chou-Fasman和GOR（Garnier-Osguthorpe-Robson）方法；第二個階段基于進化信息，主要利用BLAST等工具在序列數(shù)據(jù)庫中對搜索序列進行多重比對以取得同源信息PSSM（特異位點打分矩陣）利用PSI-BLAS

2、T取得相應的進化信息PSSM。本實驗致力于氨基酸特性對基于PSSM預測方法的改進和預測準確率的提高。
　　 以SVM（支持向量機）作為實現(xiàn)手段，在PSSM基礎上分別添加疏水因子和HEC（螺旋、折疊、無規(guī)則卷曲）傾向性兩種理化因子作為單個氨基酸的特征值對蛋白質二級結構進行預測。本實驗還同時設計對SVM使用進行改進方法實現(xiàn)雙層SVM，即通過理化因子和雙層SVM工具兩種方法共同達到提高蛋白質二級結構預測準確率的目的。實驗結果經(jīng)相關系數(shù)