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【2h】

Research of Biological Macromolecule Sequence Prediction Method Based on Multi-Information Fusion

机译:基于多信息融合的生物大分子序列预测方法研究

摘要

随着测序技术的发展,生物大分子序列数量快速积累,迫切需要了解序列所蕴含的重要生命信息。近年来,生物大分子序列的结构与功能研究已经成为生物信息学领域研究的热点问题。目前,基于生物大分子序列和机器学习模型的方法是生物信息学领域中预测序列结构和功能的重要研究手段。本文从如何构建有效的序列向量化方法、分类算法、以及高质量数据集角度出发,对生物大分子序列预测的几个具体问题进行了深入研究,包括蛋白质结构类预测、蛋白质折叠模式类预测、细胞因子与受体相互作用预测、细胞穿透肽预测、以及microRNA前体预测。本文的研究内容包括以下几个方面: 第一,针对蛋白质结构类预测问题,目前现有预测方法普遍存在的问题是特...
机译:随着测序技术的发展,生物大分子序列数量快速积累,迫切需要了解序列所蕴含的重要生命信息。近年来,生物大分子序列的结构与功能研究已经成为生物信息学领域研究的热点问题。目前,基于生物大分子序列和机器学习模型的方法是生物信息学领域中预测序列结构和功能的重要研究手段。本文从如何构建有效的序列向量化方法、分类算法、以及高质量数据集角度出发,对生物大分子序列预测的几个具体问题进行了深入研究,包括蛋白质结构类预测、蛋白质折叠模式类预测、细胞因子与受体相互作用预测、细胞穿透肽预测、以及microRNA前体预测。本文的研究内容包括以下几个方面: 第一,针对蛋白质结构类预测问题,目前现有预测方法普遍存在的问题是特...

著录项

  • 作者

    魏乐义;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 zh_CN
  • 中图分类

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