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宾汉深度神经和对抗性鱼群蛋白质结构优化预测( Bingham deep neural and oppositional fish swarm optimized protein structure prediction )
Varanavasi Nallasamy Malarvizhili S.
众所周知，在生物体内，必需蛋白质参与管理细胞活动。此外，从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的结构也有利于理解细胞的功能。以前，人们提出了几种重要的蛋白质预测方法。然而，现有的预测方法对不平衡特性的敏感性较低，并不令人满意。针对这一问题，本文提出了一种新的二级蛋白质结构预测方法，称为基于Bingham深度卷积的对置人工鱼优化（BDC-OAFO）。首先，设计了一个蛋白质结构识别框架，称为Bindham分布式深度卷积(BDDC)，通过消除不平衡学习问题来识别关键蛋白质。其次，提出了一种二次结构预测框架--对置人工鱼群优化，以获得精确的预测结果。然后，通过模拟人工鱼的三种生物学行为，包括觅食行为、跟随行为、蜂群行为，并利用过程、近端计数、对立函数和高斯函数预测二级蛋白质结构。为了评价BDC-OAFO方法的性能，我们在蛋白质数据库数据集上进行了实验。实验结果表明，与其他几种著名的预测方法相比，我们提出的BDC-OAFO方法在识别关键蛋白质和精确预测方面取得了更好的性能，证实了BDC-OAFO方法的意义。Ramaswamy H.Sarma来文
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