【摘 要】
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为了降低固有不规则蛋白质预测模型中特征矩阵的稀疏性,提高预测模型的性能,提出一种利用氨基酸结构倾向性预测固有不规则蛋白质的方法.利用氨基酸结构倾向性将20种氨基酸进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61071174）,中央高校基本科研业务费专项资金（HEUCF110417）资助项目,中央高校基本科针业务费创新团队（HEUCFT1102）资助项目,国家留学基金资助项目（201203070257）
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为了降低固有不规则蛋白质预测模型中特征矩阵的稀疏性,提高预测模型的性能,提出一种利用氨基酸结构倾向性预测固有不规则蛋白质的方法.利用氨基酸结构倾向性将20种氨基酸进行分类,构建氨基酸简化集合,从间接角度提取氨基酸序列中蕴含的不规则结构特征,利用新的简化集合重新描述氨基酸序列,构建固有不规则蛋白质预测模型.预测结果表明,基于氨基酸结构倾向性的预测模型能够有效地挖掘氨基酸结构倾向性中隐藏的不规则结构特征信息,提高固有不规则蛋白质预测模型的预测精度.
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