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Application Research of Protein Structure Prediction Based Support Vector Machine

机译:基于蛋白质结构预测的支持向量机的应用研究

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摘要

Bioinformatics techniques to protein structure prediction mostly depend on the information available in amino acid sequence. Support vector machines (SVM) have shown strong generalization ability in a number of application areas, including protein structure prediction. Support vector machines is a good classifier to solve classification problem and the learning results possess stronger robustness. We summarise some of the recent studies adopting this SVM learning machine for prediction structure prediction are the one which used frequent profiles with evolutionary information.
机译:用于蛋白质结构预测的生物信息学技术主要取决于氨基酸序列中可用的信息。支持向量机(SVM)在包括蛋白质结构预测在内的许多应用领域中都显示出强大的概括能力。支持向量机是解决分类问题的良好分类器,学习结果具有较强的鲁棒性。我们总结了一些采用这种SVM学习机进行预测结构预测的最新研究,这些研究使用了具有进化信息的频繁剖析。

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