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赛义德·埃米尔·马列克普尔;西蒙·纳吉扎德;哈米德·佩泽什克;梅迪·萨德吉;埃斯拉奇，昌吉兹

蛋白质二级结构预测的分段半马尔可夫模型。 （英语） Zbl 1175.92015年

数学。Biosci公司。 221，第2期，130-135（2009）.
摘要：隐马尔可夫模型（HMM）是一种实用的工具，为蛋白质二级结构预测提供了概率基础。在这些模型中，通常只考虑氨基酸左手侧的信息。因此，就长期相关性而言，这些模型似乎效率低下。我们讨论了一个考虑氨基酸两侧信息的分段半马尔可夫模型（SSMM）。假设氨基酸两侧的信息可以提供测量依赖性的合适工具，这似乎是合理的。我们通过将这些依赖项划分为较短的依赖项来考虑这些依赖项。这些依赖模型中的每一个都可以用于估计结构类中分段的概率。
考虑了氨基酸依赖于其两侧出现的残基的几个条件概率。基于这些条件概率，获得了一个加权模型，以计算结构中每个分段的概率。与普通分段半马尔可夫模型（SSMMs）相比，该模型的预测精度提高了2.27%。我们还将我们的模型与由C.S.施密德勒等。[蛋白质二级结构的贝叶斯分割。《计算机生物学杂志》第7期，第1–2期，233–248页（2000年）；另见贝叶斯蛋白质结构预测。纽约：Springer Lect.Notes Stat.162，363–378页（2002年；Zbl 1020.62106号)]. 计算表明，该模型的总体预测精度高于施密德勒提出的SSMM模型。

引用于2文件

MSC公司：

92C40型 生物化学、分子生物学
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
60J99型 马尔可夫过程
60年20日 马尔可夫链和离散时间马尔可夫过程在一般状态空间（社会流动、学习理论、工业过程等）上的应用

关键词：

预测;次级结构;从左到右和从右到左的依赖项;分段;马尔可夫模型;隐马尔可夫模型;贝叶斯方法

引文：

Zbl 1020.62106号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.A.Malekpour}等人，《数学》。Biosci公司。221，第2号，130--135（2009；Zbl 1175.92015）
全文： 内政部

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