作者丁雪松,黄立群,张步忠,杨洋,吕强(2019)在《基于多层感知机的蛋白质变性温度预测》一文中研究指出:准确预测蛋白质变性温度在蛋白质工程和药物研制等领域具有重要意义。将全局特征和序列特征作为初始特征向量,利用提出的基于权值的降维算法对初始特征向量进行降维,降维后的特征输入多层感知机模型预测蛋白质变性温度。在盲测数据集上,该方法预测结果与实验测定结果的PCC值由降维前的0. 77增加到0. 8,RMSE值由降维前的0. 17降低到了0. 16,蛋白质变性温度预测值的分类准确率与现有方法比较有明显提升。
zhun que yu ce dan bai zhi bian xing wen du zai dan bai zhi gong cheng he yao wu yan zhi deng ling yu ju you chong yao yi yi 。jiang quan ju te zheng he xu lie te zheng zuo wei chu shi te zheng xiang liang ,li yong di chu de ji yu quan zhi de jiang wei suan fa dui chu shi te zheng xiang liang jin hang jiang wei ,jiang wei hou de te zheng shu ru duo ceng gan zhi ji mo xing yu ce dan bai zhi bian xing wen du 。zai mang ce shu ju ji shang ,gai fang fa yu ce jie guo yu shi yan ce ding jie guo de PCCzhi you jiang wei qian de 0. 77zeng jia dao 0. 8,RMSEzhi you jiang wei qian de 0. 17jiang di dao le 0. 16,dan bai zhi bian xing wen du yu ce zhi de fen lei zhun que lv yu xian you fang fa bi jiao you ming xian di sheng 。
论文作者分别是来自计算机应用研究的丁雪松,黄立群,张步忠,杨洋,吕强,发表于刊物计算机应用研究2019年08期论文,是一篇关于蛋白质变性温度论文,多层感知机论文,回归预测论文,计算机应用研究2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自计算机应用研究2019年08期论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。
本文来源: https://www.lw00.cn/article/b54d02cc6e24dc192a205265.html