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甘氨酸二肽分子酰胺-Ⅰ带光谱与结构相关性 被引量：1
1
作者 蔡开聪 郑轩 +2 位作者 刘亚男 留珊红 杜芬芬 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1289-1296,共8页
系统探索了蛋白质二肽模型分子——甘氨酸二肽(GLYD)在气相与水溶液中的结构与光谱特性。从分子动力学轨迹中提取具有代表性结构的GLYD-D_2O聚集体的瞬态结构开展简正模式分析,获取了对蛋白质二级结构敏感的酰胺-Ⅰ带的振动光谱参数,建... 系统探索了蛋白质二肽模型分子——甘氨酸二肽(GLYD)在气相与水溶液中的结构与光谱特性。从分子动力学轨迹中提取具有代表性结构的GLYD-D_2O聚集体的瞬态结构开展简正模式分析,获取了对蛋白质二级结构敏感的酰胺-Ⅰ带的振动光谱参数,建立起振动光谱与特征基团结构间的相关性。将溶剂作用以静电势场的形式投影至二肽分子骨架中,与酰胺-Ⅰ带在气/液相中的频率差相关联,并引入酰胺-Ⅰ带简正模式随二级结构变化的规律,将各个构象态可能存在的振动耦合包含在内,构建具有二级结构敏感性的静电频率转换图,实现溶液相中多肽骨架酰胺-Ⅰ带的快速准确预测。 展开更多
关键词 甘氨酸二肽 酰胺-Ⅰ带 振动光谱 静电频率图
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深度神经网络蛋白质溶解性预测模型设计 被引量：2
2
作者 王鲜芳 刘依锋 +2 位作者 杜志勇 朱命冬 李启萌 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期31-39,共9页
蛋白质溶解性是生物信息学领域的重要研究课题,通过分析蛋白质溶解性数据,结合特征提取和深度学习技术,设计多种卷积神经网络预测蛋白质溶解性的模型.使用CD-HIT对蛋白质原始数据进行降噪,并利用G-gap对每个样本进行张量化处理,得到适... 蛋白质溶解性是生物信息学领域的重要研究课题,通过分析蛋白质溶解性数据,结合特征提取和深度学习技术,设计多种卷积神经网络预测蛋白质溶解性的模型.使用CD-HIT对蛋白质原始数据进行降噪,并利用G-gap对每个样本进行张量化处理,得到适用于卷积神经网络的特征数据,作为模型其中一路网络的输入;为提高模型预测精度,对每个样本利用SCRATCH工具提取6维序列特征和51维结构特征作为额外特征,作为模型的另一路网络输入.依据数据特点,通过对卷积层的串并联结构调整组合,设计4种不同网络模型,实现蛋白质溶解性预测.通过对比试验确定网络结构和参数,结果表明基于深度双路卷积神经网络DDcCNN(Deep Dual-channel Convolutional Neural Networks)的蛋白质溶解性预测模型整体性能最优,其预测精度、查全率、查准率、MCC(Matthews Correlation Coefficient)等性能指标分别达到76.31%、65.31%、75.05%、0.55.并通过与基于传统的深度神经网络、支持向量机、随机森林、决策树建立的预测模型以及现有的研究成果进行比较试验,证明了本研究设计的有效性. 展开更多
关键词 深度双路卷积神经网络 蛋白质溶解性 g-gap二肽频率 预测模型
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丙氨酸二肽的酰胺-Ⅰ带振动频率图
3
作者 郑轩 蔡开聪 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第S1期13-14,共2页
基于分子力学力场构建了丙氨酸二肽(ALAD)在重水溶剂中的酰胺-Ⅰ带振动频率图,将溶剂作用以静电势场的形式投影至ALAD分子骨架中,并且引入骨架二面角对酰胺-Ⅰ带的影响,实现处于不同构象态的ALAD中酰胺-Ⅰ带光谱的快速准确预测。
关键词 丙氨酸二肽 振动频率图 酰胺-Ⅰ带 二级结构
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