基于序列的蛋白质二面角预测研究综述

作     者：郑美丽 朱琪 张步忠 ZHENG Mei-li;ZHU Qi;ZHANG Bu-zhong

作者机构：安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246013 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 

基　　金：安徽省高校优秀人才支持计划项目(gxyq2020029) 教育部中国高校产学研创新基金-新一代信息技术创新项目(2019ITA01046) 安庆师范大学2021年度研究生学术创新项目(2021yjsXSCX014) 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2023年第33卷第3期

页      码：1-8页

摘      要：蛋白质结构决定功能,蛋白质主链上N-C键和C-C键形成的二面角(φ,ψ)对蛋白质三维结构和空间构象起着重要作用。从蛋白质一级序列出发,预测骨架二面角可以加速对低能结构构象空间的有效采样,大大推进三维结构预测,可作为生物实验的有效快速辅助手段。随着蛋白质生物样本数据增多和计算性能提升,近年来,深度学习方法广泛应用到蛋白质二面角预测。介绍了蛋白质残基的主要特征表示、计算方法对二面角预测处理、评价标准和常用数据集等;对近几年来的基于深度学习模型诸多研究工作进行系统归纳与整理,从网络结构设计、输入特征表示、模型泛化性能等方面进行总结,并对比分析各算法特点及存在的问题。在此基础上,对其未来研究发展方向与应用前景进行了展望。

主 题 词：骨架二面角 机器学习 深度学习 序列表征 蛋白质结构 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-629X.2023.03.001

馆 藏 号：203118688...