基于序列和结构特征的蛋白质自由能预测

【目的】蛋白质自由能不仅能准确地反应蛋白质的交互,而且对药物设计有巨大帮助。因此,选择建立精确的蛋白质自由能回归模型是非常有必要的。【方法】收集135对蛋白质复合物并计算600个特征,通过最小冗余最大相关(mRMR)选择与蛋白质自由能显著相关的特征并去除冗余特征,从而得到最小冗余最大相关的特征集,用筛选后的特征建立6种回归模型,并对选择后的特征进行移除对比分析特征的重要性;最后通过10折交叉验证对比得到最佳模型,预测蛋白质自由能。【结果】相对于其它方法,本研究所建立的模型在预测135对蛋白质复合物的性能,相对于其它方法有着较高的相关系数和较低平均绝对误差。【结论】本实验所用方法比其他方法选出的模型有更好的预测精度。     

一种基于模糊集理论的双聚类算法

双聚类（Biclustering）算法是一种横向纵向同时进行的数据挖掘的聚类算法,主要用于生物信息学上对高维复杂的数据进行聚类,以平均平方残基作为筛选标准,贪婪迭代的方法来选取数据．传统双聚类算法聚出来的簇通常不是预想的结果,迭代次数越多偏差就越大,对于庞大的数据精确度会更小,而模糊集理论可以改进这种迭代产生偏差与得不蓟预想结果的不足．为了获得更加好的实验结果,用模糊数学中的隶属矩阵和综合评判等方法改进双聚类的算法,使得聚类结果更精确更具有一致性,便于发现数据的关联性．     

广西医科大学视频点播系统的设计与实现

从设计原则、结构设计、软件选型,服务器结构、系统功能和技术特点等方面介绍了广西医科大学视频点播系统,初步实现了100个视频流的点播效果。