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| 基于线性神经网络和多参数的蛋白质相似度算法 | |
| 摘 要： | 提出一种新的蛋白质结构相似度算法,目的在于通过比对蛋白质的结构寻找功能上的相似性.收集约1 000对蛋白质的PDB结构文件,采用RCSB PDB结构比对工具获取每一对蛋白的结构匹配相似度,并计算每一对蛋白质的9个参数的相似度.采用线性神经网络建立总体相似度和9个参数之间的数学模型.计算模型的仿真误差,并选取若干蛋白质对该算法模型进行应用验证.所建立模型仿真误差为8.76%,验证结果与已有工具结果基本相同,但个别有一定差异.该算法可用于比较蛋白质的结构相似度,且比对结果可以对蛋白质功能的相似性进行提示. |
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