蛋白质二级结构预测：基于机器学习的蛋白质-SS预测

简介：
本研究聚焦于利用机器学习技术提升蛋白质二级结构（SS）预测精度。通过分析和建模氨基酸序列信息，开发高效准确的预测模型，促进生物信息学领域的发展与应用。 蛋白质二级结构预测可以通过分析其氨基酸序列来进行。首先将所有氨基酸序列合并，并采用20种不同类型的氨基酸及其对应的3个或8个二级结构（分别用E、H和t表示，或者使用另外的8类）。通过滑动窗口技术，在不同的窗口大小下进行处理：例如在21和13的位置上寻找中间位置的氨基酸作为目标结构。每个窗口中的每一个氨基酸都被转换成一个热编码，并且将所有这些单个热编码连接起来形成一个21x20矩阵，这被视为一种黑白图像输入给模型。 尝试了使用CNN、RNN、LSTM或GRU进行预测，但对精度的影响不大。基准测试的结果如下： - 预测3种二级结构：准确率为73% - 预测8种二级结构：准确率为52% 该研究依赖于一些特定的库和工具，包括火狐（Torch）、大熊猫、脾气暴躁的Matplotlib 和海生scikit学习。测试是在Python 3.8.3 x64环境下进行的。 此方法可以应用于不同的数据集以提高预测精度。