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缺乏可靠的方法来准确估计蛋白质二级结构的红外光谱的蛋白质是一个主要的障碍在蛋白质二级结构描述其广泛使用。这里我们报告一个方法对蛋白质二级结构估计,从红外光谱谱的蛋白质,基于多层前馈神经网络方法使用一个增强弹性的反向传播学习算法。方法利用数据库组成的红外光谱18蛋白质,与x射线结构,称为参考集。我们的研究显示,提供的神经网络分析只有部分酰胺我从经验决定结构敏感地区结合适当的预处理光谱数据产生最好的结果。这导致一个标准误差预测(9月)为4.47%α螺旋,9月的6.16%β表,9月为4.61%。相比前一个因素分析研究李et al .,使用同一组18红外光谱谱的蛋白质,预测的误差α-helixβ-sheet分别提高了3.33%和3.54%,与小增加0.31%。一般来说,我们的神经网络分析达到可比,在大多数情况下更好的预测精度比大多数的另一种基于模式识别的方法,以前报道表明这种方法的巨大的潜力。