嗜热和常温蛋白模式识别的研究

• 作 者: 张光亚 方柏山
• 机 构: 华侨大学工业生物技术研究所
• 出 处: 生物工程学报
• 发表日期: 2005年6期
• 关键词: 模式识别 主成分分析 偏最小二乘回归 BP神经网络 热稳定性 pattern recognition principle component analysis
• 基金项目: 中国科学院资助项目，国务院侨务办公室科研项目

采用主成分分析、偏最小二乘回归和BP神经网络三种方法对嗜热和常温蛋白进行模式识别.结果表明,三种方法对训练集拟合的平均正确率分别为92%、95%和98%,对测试集进行预测的平均正确率分别为60%、72.5%和72.5%,对嗜热蛋白预测正确率最高为75%,常温蛋白最高为85%.构建了数学模型并对其生物学意义进行了解释,建立了一种基于序列的识别嗜热和常温蛋白的新方法.