基于Petri网T不变量的PHB新陈代谢建模分析(英文)

从拓扑结构的角度分析生化反应网络是生物信息学研究中的一个热点问题。通过将两种传统的途径分析方法(基元模式和极端途径)与Petri网的T不变量分析进行了比较,结果表明:它们本质上是一致的,但是采用Petri网的T不变量分析更便捷。然后,利用Petri网技术构建了PHB代谢模型。对该模型作了结构分析,将计算得到的23个T不变量进行了分组:I组表示简单的可逆反应,II组表示循环的反应,III组可用于调控ATP/ADP比率,IV组是与PHB生产直接相关的反应,可用于代谢工程以提高PHB的产率。最后讨论了Petri网的T不变量分析在这个领域中的应用。     

神经网络在蛋白质二级结构预测中的应用

介绍了蛋白质二级结构预测的研究意义,讨论了用在蛋白质二级结构预测方面的神经网络设计问题,并且较详尽地评述了近些年来用神经网络方法在蛋白质二级结构预测中的主要工作进展情况,展望了蛋白质结构预测的前景。     

支持向量机在PPⅡ二级结构预测中的应用

PPⅡ二级结构是一种稀有的蛋白质结构类型。目前使用机器学习方法预测此二级结构的工作还比较少见。引入一种新的方法———支持向量机 (SVM)来预测PPII二级结构 ,并与神经网络方法进行了比较 ,结果表明 ,SVM方法在预测PPII结构上表现良好 ,预测精度达到 76 .5 2 %。