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Predictingβαβmotifs Based on SVM Algorithm by Using the ID and MS values

PredictingβαβMotifs Based on SVM Algorithm by Using the I...

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第五届全国生物信息学与系统生物学学术大会暨国际生物信息学前沿研讨会高通量时代的生物信息学与系统生物学

作者： Lixia Sun Xiuzhen Hu College of Sciences Inner Mongolia University of Technology

Background:βαβmotif is an important super secondary structure in *** strand- loop-helix-loop-strand structures,if two parallelβ-strands are connected by a a-helix,and there are one or more hydrogen bonds between two adjacent strands,then the structure is called asβαβmotifs,otherwise it is considered as non-βαβ*** function of proteins is closely related with their structure,thus study of protein structure is very important to understand its *** the high-throughput era,by using the theoretical method to predict protein structure has become one of the important ways in biology *** is very difficult to directly predict the tertiary structure from *** secondary structure, especiallyβαβmotif,is a bridge between secondary structure and tertiary structure.βαβmotifs often appear in the bacillus subtilis protease,and many function sites occur in theβαβmotifs,therefore,prediction ofβαβmotif has very important *** provides theoretical direction for drug molecules design. Methods:We constructed a new dataset,which contains 4277βαβmotifs and 3366 nonβαβmotifs with sequence identity βαβmotifs and non-βαβmotifs achieve respectively 83.6%and 68.4%,the specificity ofβαβmotifs and non-βαβmotifs achieve respectively 79.1%and 74.4%. Conclusions:The MS values can reflect the conservatism of the amino acids sequence, and ID value is the sequence information’s secondary *** SVM algorithm is a convex quadrati

关键词： βαβmotifs amino acids component increment of diversity scoring matrix Support Vector Machine algorithm

来源： cnki会议评论

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