【摘 要】
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聚类是蛋白质结构预测中重要的后处理步骤,许多结构预测中都采取了不同的聚类算法.而AP聚类算法通过在数据点之间传递消息,经过若干次迭代后达到一种稳定状态,是构思巧妙的聚
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省计算机信息处理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60970055）
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聚类是蛋白质结构预测中重要的后处理步骤,许多结构预测中都采取了不同的聚类算法.而AP聚类算法通过在数据点之间传递消息,经过若干次迭代后达到一种稳定状态,是构思巧妙的聚类算法.文中把AP聚类算法应用于蛋白质结构预测中,并在7个不同的数据集上进行了实验.结果表明,在采用RMSD进行结构相似性度量的情况下,AP算法有67%的结果优于Rosetta聚类算法或相当,是一种适合蛋白质结构聚类的算法.
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