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一种改进蛋白质二级结构预测的深度卷积神经网络( A Deep Convolutional Neural Network to Improve the Prediction of Protein Secondary Structure )
L Guo Q Jiang X Jin L Liu W Zhou S Yao M Wu Y Wang
背景蛋白质二级结构预测(PSSP)是生物信息学中的一项基础工作，有助于理解蛋白质的三维结构和生物学功能。许多基于神经网络的蛋白质二级结构预测方法已经发展起来。深度学习和多特征是提高预测精度的两个明显手段。目的为促进PSSP的发展，提出一种基于深度卷积神经网络的方法，同时预测蛋白质二级结构的八态和三态。方法在该模型中，蛋白质的序列信息和进化信息经过预处理后作为多个输入特征组合在一起。然后构造一个没有池层和连接层的深度卷积神经网络来预测蛋白质的二级结构。采用L2正则化、批归一化和dropout技术来避免过拟合和获得更好的预测性能，并采用改进的交叉熵作为损失函数。结果我们提出的模型在CullPDB、CB513、CASP10和CASP11数据集上的Q3预测结果分别为86.2%、84.5%、87.8%和84.7%,对应的Q8预测结果分别为74.1%、70.5%、74.9%和71.3%。结论我们提出了基于DCNN-SS深度卷积网络的PSSP方法，实验结果表明DCNN-SS方法的性能与其他方法相比具有竞争力。
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