本项研究基于3个新思路。一是在已经发展的SVM方法的基础上,从"机器学习算法"方面继续研究蛋白质结构预测的新方法、新算法。二是基于网络分析的思路。每个生物单元(基因、蛋白质等)将放在一个相互作用的复杂网络中来考察。考察网络的整体特性,进行网络基础上统计分析和建模,通过网络学习算法,考察蛋白质在相互作用网络上下文中的位置,有助于揭示未知蛋白质的结构和功能,提取结构和功能信息,进行结构预测的研究。三是
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
演化经济地理学视角下的产业结构演替与分叉研究评述
基于LASSO-SVMR模型城市生活需水量的预测
基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究
基于公众情感倾向的主题公园评价研究——以哈尔滨市伏尔加庄园为例
蛋白质三级结构从头预测研究
RNA二级结构预测的新方法和新算法研究
基于数据驱动的蛋白质三级结构预测算法研究
基于随机图模型的蛋白质三级结构预测算法研究