王娴
- 作品数：5 被引量：5H指数：1
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- 跨膜螺旋预测的一种分段训练算法
- 2007年
- 通过统计建模的方法,对蛋白质跨膜螺旋片段进行准确有效的预测。针对跨膜蛋白序列的生物学特征,提出了一种新的隐马尔科夫模型分段训练算法,对跨膜螺旋的分段位点以及螺旋方向等特征进行建模和预测。同标准训练算法相比,该算法具有时间复杂度低,预测精度高等优点。对于包含160条跨膜螺旋的蛋白序列进行10次交叉验证测试,使用该训练算法的预测准确率为96．98％,正确定位精度为91．25％,高于其他预测方法对该数据集的预测结果,验证了该算法的合理性和有效性。
- 王明会李骜王娴冯焕清
- 关键词：隐马尔科夫模型生物信息学
- 基于支持向量机方法的蛋白质氨基酸残基可溶性预测被引量：5
- 2005年
- 按照蛋白质序列中残基的相对可溶性,将其分为两类(表面/内部)和三类(表面/中间/内部)进行预测。选择不同窗宽和参数对数据进行训练和预测,以确保得到最好的分类效果,并同其他已有方法进行比较。对同一数据集不同分类阈值的预测结果显示,支持向量机方法对蛋白质可溶性的整体预测效果优于神经网络和信息论的方法。其中,对两类数据的最优分类结果达到79.0%,对三类数据的最优分类结果达到67.5%,表明支持向量机是蛋白质残基可溶性预测的一种有效方法。
- 王娴李骜王明会冯焕清
- 关键词：支持向量机氨基酸残基可溶性
- Markov链模型在蛋白质可溶性预测中的应用
- 2006年
- 利用M arkov链模型对蛋白质可溶性特性进行统计建模,按照蛋白质序列中残基的相对可溶性,将其分为两类(表面/内部)和三类(表面/中间/内部)进行预测。选择不同M CM阶数和分类阈值对数据进行训练和预测,以确保得到最好的分类效果。对两种数据集在不同分类阈值下进行分类预测,并将结果同其他已有方法如神经网络、信息论和支持向量机法等进行比较。该方法对蛋白质可溶性的预测精度和相关系数普遍好于或接近其他预测方法,其中对两类分类问题和三类分类问题的最优分类结果分别达到78.9%和67.7%。同时,该方法具有运算复杂度低、耗时短等优点。
- 王明会李骜王娴冯焕清
- 关键词：MARKOV链蛋白质可溶性生物信息学
- 蛋白残基可溶性预测及基因表达数据分析方法研究
- 随着计算机和互联网技术的迅速发展，生物学研究领域发生了巨大的变化。生物信息学是结合了生物学和信息学技术的一门新兴交叉学科，是将信息技术应用于生物数据进行存储、管理、分析的学科。它不仅是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域...
- 王娴
- 关键词：系统生物学氨基酸残基基因表达谱贝叶斯网络
- 中世纪阿拉伯自动机械之研究及其与东亚传统比较——以加扎里的工作为中心
- 本文对阿拉伯自动机械设计渊源进行追溯，分析中世纪阿拉伯自动机械代表人物加扎里(al-Jazari)在其著作《精巧机械装置的知识》(The Book of Knowledge of Ingenious Mechanical...
- 王娴
- 文献传递
