基于卷积神经网络和Softmax的蛋白质二级结构预测

摘要

蛋白质二级结构预测是生物信息学的重要组成部分,在生物信息学领域具有重要意义。本文提出了一种新的卷积神经网络结合Softmax分类器的算法预测蛋白质二级结构。首先用改进的卷积神经网络对蛋白质氨基酸序列进行特征提取,然后把卷积神经网络中第三次卷积后的输出作为Softmax分类器的输入并进行训练和预测。我们将本文提出的方法在25PDB数据集上做了3-折交叉验证,结果证明蛋白质二级结构预测的准确率有提高。