【摘 要】
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利用神经网络和蛋白质全序列对蛋白质结构类进行了预测．按照蛋白质序列的长度，分别从508个蛋白质中选择244个蛋白质构建了3个数据集，3个数据集中蛋白质序列的长度变化范围分别为
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学研究项目(2007180047)
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利用神经网络和蛋白质全序列对蛋白质结构类进行了预测．按照蛋白质序列的长度，分别从508个蛋白质中选择244个蛋白质构建了3个数据集，3个数据集中蛋白质序列的长度变化范围分别为50，100和150个氨基酸．3个数据集的自检结果均为100％．数据集的留一检测结果分别为97．13％。95．90％和95．49％．3个数据集中最好的10倍交叉检验结果为82．38％．结果表明，数据集的序列长度变化范围对预测准确率有很大影响，序列长度变化范围越大准确率越低．
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