【摘 要】
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本文第一部分利用离散量和离散增量的性质,基于蛋白质的结构类型决定于它的二级结构序列的概念,将二级结构数Nα,,Nβ,Nβαβ,Nβαβ作为参数,通过计算最小离散增量的方法
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本文第一部分利用离散量和离散增量的性质,基于蛋白质的结构类型决定于它的二级结构序列的概念,将二级结构数Nα,,Nβ,Nβαβ,Nβαβ作为参数,通过计算最小离散增量的方法对蛋白质的结构类型进行了理论预测。预测的对象即数据库分为三个,数据库Ⅰ是在不考虑同源性的情况下得到,包括2616个蛋白质,平均预测准确率达94%以上,平均特异性达91%以上;数据库Ⅱ为在数据库Ⅰ的蛋白质中每个家族至多选取3个蛋白质,且同一家族的蛋白质两两之间序列的同源性低于40%,X-射线衍射的分辨率高于3.0（?）,这样得到了共663个蛋白质,预测的准确率不低于84%;数据库Ⅲ为根据astral1.65所提供的蛋白质结构域名称,在SCOP（release 1.53）中找到对应的蛋白质结构域,分别建立的序列同源性低于40%、30%、20%和10%的数据库,且仅保留X-射线衍射的分辨率高于3.0（?）的蛋白质结构域。数据库中包括1753个同源性低于40%的蛋白质结构域,总的预测成功率在79%以上;包括1505个同源性低于30%的蛋白质结构域,总的预测成功率在78%以上;包括1305个同源性低于20%的蛋白质结构域,总的预测成功率在78%以上;包括1218个同源性低于10%的蛋白质结构域,总的预测成功率也在78%以上。第二部分是对于数据库Ⅲ中同源性低于40%的蛋白质结构域计算了氨基酸的统计关联,结果为不同结构类型的蛋白质中氨基酸统计关联各不相同,而后统计了间隔为1到40个残基的氨基酸对之间的关联,对这些统计数据做主成分分析,根据主成分分析的结果选取参数,利用最小离
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