基于深度学习算法预测5种金属离子配体结合残基

作     者：孙锴 胡秀珍 王子洋 SUN Kai;HU Xiu-zhen;WANG Zi-yang

作者机构：内蒙古工业大学理学院内蒙古呼和浩特010051 

基　　金：国家自然科学基金项目(61961032) 内蒙古自然科学基金项目(2019BS03025) 

出 版 物：《内蒙古工业大学学报（自然科学版）》 (Journal of Inner Mongolia University of Technology：Natural Science Edition)

年 卷 期：2020年第39卷第6期

页      码：410-417页

摘      要：金属离子是一种重要的蛋白质结合配体,蛋白质与离子配体结合才能实现其功能,预测蛋白质—金属离子配体结合残基对分子药物设计研究具有重要意义.本文以5种金属离子配体为研究对象,基于蛋白质序列,使用深度学习算法对蛋白质—金属离子配体结合残基进行预测,五交叉检验下得到了较好的预测结果.通过对深度学习算法超参数进行优化,预测性能进一步提升.在最优超参数下,深度学习算法独立检验的预测结果好于随机森林算法.

主 题 词：深度学习算法 蛋白质 金属离子配体 结合残基 

学科分类：071011[071011] 0710[理学-生物科学类] 07[理学] 

D　O　I：10.13785/j.cnki.nmggydxxbzrkxb.2020.06.002

馆 藏 号：203101573...