蛋白质分类相关论文
人类基因组计划启动以来,蛋白质数据库中储存了海量的序列信息,但是对蛋白质结构与功能的认识却严重滞后。在这种情况下,探索理论......
理解大量生物学数据所包含的生物学意义已成为后基因组时代极其重要的课题,生物信息学的作用将日益重要。面对海量的蛋白质序列数......
本文介绍了如何使用支持向量机方法进行蛋白质功能分类研究,其关键问题是特征提取,除生物学常用的物理化学属性之外,还可以结合信......
该研究主要参考谷类蛋白质分类研究技术，以双低油菜籽脱皮脱脂粕为原料，采用不同溶剂系统提取其蛋白质，初步结果为水溶性蛋白占提取蛋......
群智能优化算法是受自然界中群居生物生活习性的启发而提出,用于解决复杂优化问题的算法,目前已成为解决优化问题的研究热点。人工......
人类基因组计划的实施,对生命科学的研究进入后基因组时代,蛋白质组学作为生命科学研究进入后基因组时代的里程碑,是生命科学研究......
蛋白质分类问题作为蛋白质组学研究中的一个重要分支，近些年已吸引了越来越多研究者的关注。对蛋白质相关分类问题的研究是全面掌握......
核函数算法如核主成分分析，支持向量机等，是在生物学，药学和化学领域应用得较为广泛的机器学习算法。本文基于非线性映射和库仑函......
该研究主要参考谷类蛋白质分类研究技术，以双低油菜籽脱皮脱脂粕为原料，采用不同溶剂系统提取其蛋白质，初步结果为水溶性蛋白占提取蛋......
生物信息学是伴随着人类基因组计划而迅速发展起来的一门新兴交叉学科.它是分子生物学领域一个十分重要的研究方向.本论文主要研究......
随着计算机技术与测序技术的发展，越来越多的物种已经被测序，但是由于测序与注释的不同步性，使得对蛋白质的分类越来越重要，而现有的蛋......
在远同源检测的蛋白质分类方法中,基于判别模型的分类器相对于其他方法取得了最高的准确性,但这类方法都面临训练建模时因正类样本......
由于蛋白质的多样性及其结构的复杂性,采用传统按照属性简单线性组合的函数方法难以实现正确分类。图核方法则为此提供了一个解决......
发展了一种基于分子相互识别的蛋白质分类方法,应用数据挖掘策略与统计学聚类,根据辅酶A（coenzyme-A,CoA）结合蛋白的结合模式特征数......
生物信息学渗透着生命科学的方方面面,如何利用计算机快速针对蛋白质进行分类一直以来都是计算机科学和生物信息学的热点研究问题......
在后基因组时代,面对浩瀚的蛋白质序列信息,利用分子生物学实验的手段来预测蛋白质的类型不但费时费力,而且还可能遇到在实际中无......
蛋白质被认为是生命中的基本要素,具有维持生命的各种功能,这也使得蛋白质组学成为现代生物信息学中非常重要的研究领域。由于蛋白......
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为了研究蛋白质序列的特性，首先采用非线性预测方法，得到蛋白质序列的总体误差平均值图。并通过与随机序列，混沌序列的总体误差平均值......
蛋白质折叠规律研究是生命科学重大前沿课题，折叠类型分类是蛋白质折叠研究的基础。构建BRD—like折叠类型模板数据库，建立了基于多......
生物信息学的一个关键问题是理解由染色体中的基因所决定的蛋白质的含义或者功能。对蛋白质进行分类是解决这个问题的有效途径之一......
国内外长期沿用的蛋白质营养价值评定体系,如可消化蛋白、粗蛋白和蛋白质生物学价值体系,虽然在动物生产中具有科学性,但也存在一......
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目的:拟在分析蛋白的功能聚类和体内作用基础上,建立生物体内蛋白质的生理功能相关网络,相关研究结果有助于在基于整体生物学功能......
随着大量生物学数据的增长,仅仅利用传统的生物学实验来测定蛋白质结构或其他性质的方法不仅需要耗费大量人力物力,其时间的耗费也......
蛋白质空间结构的相似性比较是生物信息学领域的一个研究热点,并且在蛋白质结构预测,蛋白质功能预测,探索蛋白进化关系中发挥着重......
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov model,HMM)用于蛋白质研究是生物信息学研究的新领域。目前 ,人们已经得到大量的蛋白质序列和结构......
随着人类基因组计划的完成,生命科学的研究重点逐步的从基因组学转向蛋白质组学,人类进入后基因组时代。蛋白质组学的研究重点是蛋......
针对蛋白质结构的自动分类需求,提出一种基于BOVF方法的蛋白质结构分类与检索新算法。该算法利用SURF提取蛋白质结构各视角图像的......
后基因组时代的到来,蛋白质的数据量急剧增长。为对蛋白质结构进行准确预测,提出了一种深度学习的方法,来预测蛋白质的二级结构分......
蛋白质的分类预测问题是生物信息学中一类比较重要的问题。以蛋白质的泛素化为例,这是一种与各类生命活动有着重要关联的特异性修......
