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A Study on Protein Residue Contacts Prediction by Recurrent Neural Network

摘要A new method was described for using a recurrent neural network with bias units to predict contact maps in proteins.The main inputs to the neural network include residues pairwise, residue classification according to hydrophobicity, polar,acidic, basic and secondary structure information and residue separation between two residues. In our work, a dataset was used which was composed of 53 globulin proteins of known 3D structure. An average predictive accuracy of 0. 29 was obtained. Our results demonstrate the viability of the approach for predicting contact maps.

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作者单位 College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, P.R. China [1]
分类号 Q811
发布时间 2008-01-07
提交
  • 浏览76
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仿生工程学报(英文版)

仿生工程学报(英文版)

2005年2卷3期

157-160页

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