首页> 中文期刊> 《计算机应用与软件》 >基于深度神经网络和局部描述符的大规模蛋白质互作预测方法

基于深度神经网络和局部描述符的大规模蛋白质互作预测方法

     

摘要

蛋白质相互作用PPI(Protein-Protein Interaction)是生物体中众多生命活动过程的重要组成部分,蛋白质互作预测是研究蛋白质互作的重要途径.为了提高蛋白质互作预测性能,构建一个用于预测蛋白质互作的深度神经网络模型DPPI.采用局部描述符将氨基酸序列编码成具鉴别性的特定维数向量;使用训练集训练DPPI模型,并使用测试集对DPPI模型进行测试和评价;根据测试和评价的结果调整各参数,优化DPPI模型;使用优化后的DPPI模型,来对蛋白质互作进行预测.结果 表明,DPPI模型编码简单、代码简洁,实验获得的较高的准确率,可以作为大规模蛋白质互作预测的有益补充.

著录项

  • 来源
    《计算机应用与软件》 |2019年第4期|273-280|共8页
  • 作者单位

    中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所 安徽合肥230031;

    中国科学技术大学信息技术学院 安徽合肥230026;

    中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所 安徽合肥230031;

    中国科学技术大学信息技术学院 安徽合肥230026;

    中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所 安徽合肥230031;

    中国科学技术大学信息技术学院 安徽合肥230026;

    中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所 安徽合肥230031;

    中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所 安徽合肥230031;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    深度神经网络; 局部描述符; 蛋白质互作;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号