【摘 要】
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基于对β-发夹模体预测的探索,文章尝试使用新的预测方法,即随机森林算法,以离散增量、矩阵打分值和预测的二级结构信息为特征参数,对Arch DB40数据库中loop长为2-8个氨基酸
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基于对β-发夹模体预测的探索,文章尝试使用新的预测方法,即随机森林算法,以离散增量、矩阵打分值和预测的二级结构信息为特征参数,对Arch DB40数据库中loop长为2-8个氨基酸残基的β-发夹模体进行预测,将数据集平均分成5份,其中1份做训练集、4份做检验集,独立检验的预测精度为79.4%,相关系数为0.48。此外,对Arch DB40数据库中的β-发夹模体进行预测,在特征参数和检验方法相同的情况下,随机森林算法的预测效果要好于支持向量机（SVM）。
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