排序学习前向掩蔽模型在T细胞表位预测中的应用

来源 :计算机应用 | 被引量 : 4次 | 上传用户：lee419444083

【摘要】

：

在综述了T细胞表位预测的定义,意义和研究现状的基础上,分析了当前流行的基于误差反向传播前馈神经网络(BPNN)的T细胞表位预测模型的不足,即网络结构较难确定、训练速度慢和难以增量学习等,提出了利用排序学习前向掩蔽(SLAM)模型及其增量学习算法作为T细胞表位预测方法,并给出了构建T细胞表位预测模型的基本步骤。基因HLA-DR4(B1*0401)编码的MHC II类分子结合肽的应用实例表明,与基于B

【作者】

：

曾安潘丹郑启伦彭宏

【机构】

：

广东工业大学计算机学院,中国移动通信集团广东有限公司,华南理工大学计算机科学与工程学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2007年01期

【关键词】

：

T细胞表位预测排序学习神经网络 T cell epitope prediction sequential learning neural networks

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