本發明公開了一類蛋白質二級結構智能預測模型構造方法,利用多層遞階、逐步求精的結構模型集成。此模型CPM融合了原創型KAAPRO方法、新型同源性分析方法、改進型SVM方法等;CPM打破了傳統的單一物化屬性分析或單一結構序列分析的技術線路,而是采取了結構序列分析與物化屬性分析相結合的優選線路,確保了模型整體的優化與預測精度的同時具有更好的普適性; CPM 采用高起點的alpha/beta庫挖掘;并以領域知識與背景知識貫穿;CPM能夠很好地對偏alpha/beta型蛋白質的二級結構進行預測,取得86%的最高精度(同類最高達81%)。
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