水稻蛋白质二级结构预测

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摘 要：针对水稻蛋白质二级结构预测研究，查阅了国家水稻数据中心文献资源，基于国际蛋白质数据库（protein data bank，PDB），选择具有代表性的蛋白质（5XQI）作为样本，应用BP神经网络建模技术，对水稻蛋白质二级结构进行预测研究。结果表明：先用氨基酸描述子量化一级结构，再用主成分分析综合描述子，能简化模型结构，提高模拟预测准确度和运行速度;构建标量型的人工神经网络模型和仿真函数预测式，简捷直观，应用方便;适宜的模型结构为21∶20∶3，即21个输入层节点、20个隐含层神经元、3个输出层神元的BP神经网络模型结构;模型的整体拟合准确度为0.85，H、E、C三种二级结构的拟合准确度分别为0.92、0.79、0.81;整体预测准确度为0.72，三种二级结构的预测准确度分别为0.79、0.65、0.71。（剩余7731字）