用支持向量机识别β-发夹模体

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基于蛋白质序列,提出了一种新的超二级结构模体β-发夹的预测方法。利用离散增量构成的向量来表示序列信息,并将6个离散增量输入支持向量机,在六维向量空间中寻找最优超平面,将β-发夹和非β-发夹进行分类。计算结果表明,利用所设计的算法预测β-发夹,有较高的预测能力。对于训练集,5-交叉检验的预测总精度为81.24%,相关系数为0.57,β-发夹敏感性为83.06%;对于独立的检验集,预测总精度为78.34%,相关系数0.56,β-发夹敏感性为77.24%。将此预测模型应用于CASP6的63个蛋白质进行检验,得到
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