基于序列的蛋白质相互作用预测方法研究进展
发布时间:2022-10-17 15:15
蛋白质相互作用(PPI)在所有生物体的细胞功能和生物学过程中都起着至关重要的作用,可以帮助人们更好地了解感染机理,开发药物和优化治疗方法。主要回顾和比较了基于氨基酸序列特性进行PPI预测的方法,并讨论了该领域的技术挑战。
【文章页数】:3 页
【文章目录】:
1 计算方法
1.1 基于统计的预测方法
1.1.1 镜像树
1.1.2 共同进化差异
1.2 基于机器学习的预测方法
1.2.1 自协方差
1.2.2 相似比对
1.2.3 氨基酸组分
1.2.4 蛋白质相互作用的通用计算机模拟预测器(UNISPPI)
1.2.5 ETB-Viterbi
3 结语
【参考文献】:
硕士论文
[1]基于集成学习的植物蛋白质-蛋白质相互作用预测研究[D]. 潘杰.西京学院 2021
[2]基于深度神经网络及集成学习的蛋白质相互作用预测研究[D]. 詹心可.西京学院 2020
本文编号:3692311
【文章页数】:3 页
【文章目录】:
1 计算方法
1.1 基于统计的预测方法
1.1.1 镜像树
1.1.2 共同进化差异
1.2 基于机器学习的预测方法
1.2.1 自协方差
1.2.2 相似比对
1.2.3 氨基酸组分
1.2.4 蛋白质相互作用的通用计算机模拟预测器(UNISPPI)
1.2.5 ETB-Viterbi
3 结语
【参考文献】:
硕士论文
[1]基于集成学习的植物蛋白质-蛋白质相互作用预测研究[D]. 潘杰.西京学院 2021
[2]基于深度神经网络及集成学习的蛋白质相互作用预测研究[D]. 詹心可.西京学院 2020
本文编号:3692311
本文链接:https://www.wllwen.com/projectlw/swxlw/3692311.html
教材专著