基于SOFM神经网络的蛋白质结构类预测

摘要

蛋白质结构类预测是蛋白质空间结构和功能预测的基础。本文首先将氨基酸对相互作用形成的序列经过数字信号处理后得到能量谱密度的20个低频部分和6种疏水模式在序列中出现的频率整合,构成26维分类特征,然后采用自组织特征映射神经网络对蛋白质结构类进行预测。实验结果表明,与Component Coupled算法、ANN算法、粗集方法相比较,本文算法具有较高的预测精度。