期刊简介
中华医学会、中国医学科学院生物医学工程所主办。本刊专门报导国内外生物医学工程学科领域的新技术、新进展、新动向与新成果，促进国际生物医学工程学科的学术交流。本刊不仅全面、及时地介绍和跟踪了国际生物医学工程的研究进展与趋势，也反映了我国生物医学工程学科的研究动向和关注热点。读者对象是生物医学工程科研工作者、医生和临床工程人员、高等院校有关专业师生及研究生等。主要栏目设有专家论坛、综述、论著、研究简报、新技术介绍及消息等。本刊为中文核心期刊(北京大学图书馆)及中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)。
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首页>国际生物医学工程杂志
- 杂志名称：国际生物医学工程杂志
- 主管单位：中华人民共和国卫生部
- 主办单位：中华医学会;中国医学科学院生物医学工程研究所
- 国际刊号：1673-4181
- 国内刊号：12-1382/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：在首届《CAJ－CD规范》执行评优活动中荣获《CAJ－CD规范》执行优秀奖期刊收录：国家图书馆馆藏, 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 万方收录(中), CA 化学文摘(美), 上海图书馆馆藏, 维普收录(中)
基于氨基酸疏水性与PSSM构建ANN预测蛋白质二级结构
杨惠云；石鸥燕；田心
关键词：蛋白质二级结构, 预测, BP神经网络, 疏水性, 位置特异性得分矩阵
摘要：目的 预测蛋白质二级结构是预测其空间结构的基础,提高蛋白质二级结构的预测率非常重要.方法在本研究中,结合氨基酸的疏水性与含有进化信息的位置特异性得分矩阵(PSSM),构建BP神经网络.本文的数据来源于蛋白质数据集合CB513,在此集合中去除氨基酸个数小于30及含有X、B的序列,共492条蛋白序列作为数据集.通过4-交互验证预测准确率.在本研究中,将蛋白质二级结构预测的结果与仅用PSSM作为输入的神经网络预测相比较.结果 采用疏水性与进化信息相结合作为输入所构建的神经网络对α螺旋的预测准确率有了较大的提高,达到近79%,敏感性及特异性分别达到79%及91%.同时对二级结构总体预测准确率达到75.96%.结论 此种方法构建的BP网络能提高蛋白质二级结构,尤其是α螺旋的预测准确率.
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