基于神經網絡的蛋白質二級結構預測算法研究.pdf

1、理解蛋白質的氨基酸序列與其結構之間的潛在關系是結構生物信息學中的一個基本問題。由于直接從氨基酸序列預測蛋白質的三維結構是極其困難的，因此一個中間但非常有效的步驟是預測蛋白質的8類二級結構。特別地，蛋白質的二級結構預測信息不僅有助于確定蛋白質的三維結構，而且能夠用于蛋白質的功能和互作預測。
　　神經網絡是深度學習領域的主要算法模型。由于神經網絡具有較強的非線性建模能力，其在語音識別、語言建模、物體識別和圖像分類等多個領域獲得了廣泛應

2、用?；谏窠浘W絡模型及最新的深度學習技術，本文對8類蛋白質二級結構預測進行了深入研究，主要的研究內容如下：
　　針對滑動窗口方式的蛋白質二級結構預測，提出了一個基于深度前饋神經網絡的預測算法。該算法采用5層前饋神經網絡，通過引入Dropout正則化克服參數過擬合。實驗結果表明，提出的預測算法能夠顯著提高8類蛋白質二級結構的分類精度。
　　針對序列方式的蛋白質二級結構預測，提出了一個基于遞歸神經網絡的預測框架。該框架通過雙向遞