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基于SVM的蛋白质二级结构预测
引用本文:吴琳琳,徐硕.基于SVM的蛋白质二级结构预测[J].生物信息学,2010,8(3):187-190.
作者姓名:吴琳琳  徐硕
作者单位:1. 滨州医学院烟台校区基础学院,滨州,264003
2. 中国科学技术信息研究所信息技术支持中心,北京,100038
摘    要:蛋白质结构预测是现代计算生物领域最重要的问题之一,而蛋白质二级结构预测是蛋白质高级结构预测的基础。目前蛋白质二级结构的预测方法较多,其中SVM方法取得了较高的预测精度。重在阐述使用SVM用于蛋白质二级结构预测的步骤,以及与其他方法进行比较时应该注意的事项,为下一步的研究提供参考及启发。

关 键 词:支持向量机  蛋白质二级结构预测  非典型肺炎

Protein secondary structure prediction based on SVM
WU Lin-lin,XU Shuo.Protein secondary structure prediction based on SVM[J].China Journal of Bioinformation,2010,8(3):187-190.
Authors:WU Lin-lin  XU Shuo
Institution:1.College of Basic Sciences,Binzhou Medical University(Yantai Campus),Yantai 264003,China;2.Information Technology Supporting Centre,Institute of Scientific and Technical Information of China,Beijing 100038,China)
Abstract:Protein structure prediction is one of most important problems in modern computational biology,but protein secondary structure prediction is the foundation for high-level structure prediction.At the present time,there are many methods for protein secondary structure prediction,where one can obtain higher precision of prediction with SVM.The emphasis is put on how to apply SVM to protein secondary structure prediction,and some notes when comparing with other approaches,thus providing reference and inspiration for further study.
Keywords:Support Vector Machine(SVM)  Protein Secondary Structure Prediction  Severe Acute Respiratory Syndrome(SARS)
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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