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REDUCED BIO-BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS FOR PROTEASE CLEAVAGE SITE PREDICTION

机译:减少生物基函数神经网络,用于蛋白酶切割位点预测

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摘要

This paper presents a new neural learning algorithm for protease cleavage site prediction. The basic idea is to replace the radial basis function used in radial basis function neural networks by a so-called bio-basis function using amino acid similarity matrices. Mutual information is used to select bio-bases and a corresponding selection algorithm is developed. The algorithm has been applied to the prediction of HIV and Hepatitis C virus protease cleavage sites in proteins with success.
机译:本文提出了一种新的蛋白酶切割位点预测神经学习算法。 基本思想是通过使用氨基酸相似性矩阵通过所谓的生物基函数取代径向基函数神经网络中使用的径向基函数。 互信息用于选择生物基础,并且开发了相应的选择算法。 该算法已应用于蛋白质中HIV和丙型肝炎病毒蛋白酶切割位点的预测。

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