基于MATLAB的隐马尔可夫模型预测蛋白质结构类

摘要：

目的 准确预测蛋白质结构类,为研究其空间结构及生物功能打下基础.方法 应用隐马尔可夫模型(HMM)预测蛋白质结构类,分别构建3-状态HMM和8-状态HMM.数据来源于Chou和Zhou构建的蛋白质数据集,分别包含有204条蛋白质序列和498条蛋白质序列,通过留一法预测其准确率.结果 所构建的3-状态HMM和8-状态HMM对全α类的预测准确率最高,尤其是3-状态HMM的预测准确率达到95％以上.与Chou数据集相比,Zhou数据集对于全β类和α/β类的预测准确率也有所提高,同时,总体预测率也提高了2％左右；但α+β类的预测准确率有所下降.结论 将整条蛋白质序列作为预测模型的输入信息所构建的HMM模型能有效地预测蛋白质的结构类.

关键词：蛋白质结构类、预测、隐马尔可夫模型、3-状态、8-状态

所属期刊栏目：35

分类号：Q51;TP301.6(蛋白质)

资助基金：国家自然科学基金;天津医科大学科学基金

在线出版日期：2013-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：350-352,372