水稻蛋白质二级结构预测

作者：高光芹; 宛新生; 李晓; 黄家荣; 王潇然^*

来源：贵州大学学报(自然科学版), 2022, 39(02): 45-65.

DOI：10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2022.02.07

• 水稻
• 蛋白质
• 二级结构
• 预测
• BP神经网络

针对水稻蛋白质二级结构预测研究，查阅了国家水稻数据中心文献资源，基于国际蛋白质数据库(protein data bank, PDB),选择具有代表性的蛋白质(5XQI)作为样本，应用BP神经网络建模技术，对水稻蛋白质二级结构进行预测研究。结果表明：先用氨基酸描述子量化一级结构，再用主成分分析综合描述子，能简化模型结构，提高模拟预测准确度和运行速度；构建标量型的人工神经网络模型和仿真函数预测式，简捷直观，应用方便；适宜的模型结构为21∶20∶3,即21个输入层节点、20个隐含层神经元、3个输出层神元的BP神经网络模型结构；模型的整体拟合准确度为0.85,H、E、C三种二级结构的拟合准确度分别为0.92、0.79、0.81;整体预测准确度为0.72,三种二级结构的预测准确度分别为0.79、0.65、0.71。基于BP神经网络的水稻蛋白质二级结构预测模型的拟合、预测准确度比以往同类研究高，为水稻蛋白质二级结构预测提供了一种新的研究方法。

• 单位
  生命科学学院; 河南农业大学