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萨马德·贾汉迪德;索马耶·霍塞尼;米纳州贾汉德德;阿夫萨尼何西尼;米莉·迪斯法尼，命运女神

\使用两阶段混合神经判别模型预测蛋白质中的（伽玛）-转角类型。 （英语） Zbl 1402.92326号

J.西奥。生物。 259，第3期，517-522（2009）.
摘要：由于使用各种算法和非算法技术预测蛋白质二级结构略有成功，已经开发了类似的技术来预测蛋白质的\（\γ\）转变H.考尔和G.P.S.拉加瓦[“基于神经网络的方法预测来自多序列比对的蛋白质中的γ-转角”，《蛋白质科学》12，第5期，923-929（2003；doi:10.1110/ps.0241703)]. 然而，以往方法的主要局限性在于无法预测伽玛旋转类型。在最近的一项研究中，我们引入了一种基于序列的预测模型，用于预测蛋白质的\（\γ\）-转变类型[S.贾汉德德等，“使用支持向量机预测蛋白质中的（伽马）回转类型”，J.Theor。生物学249，第4期，785–790（2007；doi:10.1016/j.jtbi.2007.09.002)]. 在本工作中，为了分析序列和结构在蛋白质中γ-转类型形成和预测γ-转型中的作用，我们应用了一种新的混合神经判别建模方法。因此，本研究阐明了使用统计模型预处理器确定有效参数的效率。此外，在混合方法的第一阶段，可以通过预处理器简化神经网络的最优结构，从而减少了第二阶段神经网络训练过程所需的时间，并降低了过拟合发生的概率，从而获得了较高的精度和可靠性。

引用于2文件

MSC公司：

92D20型 蛋白质序列，DNA序列
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

三肽;层序和结构参数;线性判别分析;人工神经网络

软件：

促销;位置传感器;EzyPred公司;ProtIdent公司;信号-CF;HIV清除;GPCR-CA公司;Memtype-2L型;信号-3L
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Jahandeh}等人，J.Theor。生物学259，第3期，517--522（2009；Zbl 1402.92326）
全文： 内政部

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