公开(公告)号：CN107169312B

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201710388664.3

申请日：2017-05-27

Applicant: 南开大学

Inventor： 赵加祥 ,  何昊 ,  徐微

IPC: G16B40/20 ,  G16B20/00

Abstract: 本发明给出了一种低计算复杂度的天然无序蛋白质的预测方法。该方法针对蛋白质序列的每个残基，计算其香农熵、拓扑熵和三种氨基酸倾向性的加权平均值，利用瑞利熵最大化对天然无序蛋白质区域进行预测。该方案仅使用了5种特征和线性分类器，使其具有较高的运算速度和鲁棒性。仿真结果表明，在相似的预测准确度下，本发明设计的天然无序蛋白质的预测方案与现有的同类型预测方案相比，大大减少了特征个数和计算复杂度。

公开(公告)号：CN107169312A

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201710388664.3

申请日：2017-05-27

Applicant: 南开大学

Inventor： 赵加祥 ,  何昊 ,  徐微

IPC: G06F19/24 ,  G06F19/18

Abstract: 本发明给出了一种低计算复杂度的天然无序蛋白质的预测方法。该方法针对蛋白质序列的每个残基，计算其香农熵、拓扑熵和三种氨基酸倾向性的加权平均值，利用瑞利熵最大化对天然无序蛋白质区域进行预测。该方案仅使用了5种特征和线性分类器，使其具有较高的运算速度和鲁棒性。仿真结果表明，在相似的预测准确度下，本发明设计的天然无序蛋白质的预测方案与现有的同类型预测方案相比，大大减少了特征个数和计算复杂度。