【摘 要】
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基于一级结构信息预测蛋白质热稳定性,对于利用计算机筛选热稳定性蛋白具有重要意义.本文采用κ-近邻算法从序列出发预测蛋白质的热稳定性,用自一致性检验、交叉验证和独立样
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基于一级结构信息预测蛋白质热稳定性,对于利用计算机筛选热稳定性蛋白具有重要意义.本文采用κ-近邻算法从序列出发预测蛋白质的热稳定性,用自一致性检验、交叉验证和独立样本测试等三种方法评估.仅用20种氨基酸组成作为特征变量时,识别的正确率分别可达100%,87.7%和89.6%;而引入8个新变量后,其精度分别为100%,89.6%和90.2%,对小蛋白质分子识别的精度提高了2.4%.同时探讨了蛋白质分子大小对识别效果的影响.
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