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隐马尔可夫模型—改进的预测蛋白质二级结构方法 被引量：9
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作者 石峰 莫忠息 张楚瑜 《生物数学学报》 CSCD 2004年第2期233-237,共5页
引入蛋白质二级结构预测的新方法:隐马尔可夫模型.其中将蛋白质的二级结构分成三类:H(指α-螺旋),E(β-折叠)及O(包括转角,卷曲及其他结构).该方法属于统计方法,但考虑了相邻氨基酸之间的相互作用(体现在状态传输概率).通过模型的改进... 引入蛋白质二级结构预测的新方法:隐马尔可夫模型.其中将蛋白质的二级结构分成三类:H(指α-螺旋),E(β-折叠)及O(包括转角,卷曲及其他结构).该方法属于统计方法,但考虑了相邻氨基酸之间的相互作用(体现在状态传输概率).通过模型的改进及参数的确定后,我们编制了程序HMMPS.用它来预测蛋白质二级结构,具有很高的准确度.其中关于H1E和O的准确率分别达到80.1％,72.0％和63.2％.这表明,我们的方法是较为可靠的. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 viterbi算法 二级结构预测
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