基于多层感知机的蛋白质变性温度预测

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》

丁雪松 黄立群 张步忠 杨洋 吕强

摘要： 准确预测蛋白质变性温度在蛋白质工程和药物研制等领域具有重要意义。将全局特征和序列特征作为初始特征向量，利用提出的基于权值的降维算法对初始特征向量进行降维，降维后的特征输入多层感知机模型预测蛋白质变性温度。在盲测数据集上，该方法预测结果与实验测定结果的PCC值由降维前的0.77增加到0.8，RMSE值由降维前的0.17降低到了0.16，蛋白质变性温度预测值的分类准确率与现有方法比较有明显提升。

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