蛋白质模型质量评估是指对计算手段预测出的蛋白质结构进行评分,以选择尽可能接近天然结构的蛋白质模型,这对在蛋白质结构预测中挑选最优的蛋白质模型和在生物医学研究中恰当使用它们起到至关重要的作用.随着3D蛋白质数据的不断增长,基于深度学习的蛋白质模型质量评估方法得到了快速发展,但该领域只探索了深度学习方向较浅层的应用.本文为了探索更精确的质量评估方法,提出了一个基于多尺度卷积(MCNN)和双向门控循环神经网络(BiGRU)的深度模型,预测蛋白质模型的GDT_TS(Global Distance Test_Total Score)分数,并将这一方法命名为BMBQA(Quality Assessment Base on MCNN-BiGRU).其中,多尺度卷积神经网络用来提取蛋白质模型中浅层的细节信息以及深层的抽象信息,双向门控循环神经网络用来提取每个残基的长程相互作用信息,通过数据增强来提高深度模型在目标蛋白质中挑选最优蛋白质模型的性能.本文利用CASP13中的数据集与现有的先进方法进行比较,实验结果表明本文方法在4个经典的评价指标中均具有很强的竞争力.
提出一种基于马氏距离的分段矢量量化时间序列分类(Mahalanobis distance-based time series classification using PVQA,M PVQA)算法。该算法在继承传统算法时间复杂度的基础上,引入马氏距离,克服了欧氏距离容易受模式特征量纲影响的缺...
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提出一种基于马氏距离的分段矢量量化时间序列分类(Mahalanobis distance-based time series classification using PVQA,M PVQA)算法。该算法在继承传统算法时间复杂度的基础上,引入马氏距离,克服了欧氏距离容易受模式特征量纲影响的缺点,提高了算法精度。首先,在训练时采用分段矢量量化近似方法获得码本,然后以马氏距离为相似性度量对时间序列进行分段重构。对重构后的时间序列,同样基于马氏距离为相似性度量进行判别。在4个时间序列数据集上进行的试验结果验证了所提方法在时间序列表示和分类上的优越性。
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