基于复合金字塔模型的蛋白质二级结构预测系统

利用预测系统方法,对蛋白质二级结构预测提出了一种逐步求精、多层递阶的预测系统模型,即复合金字塔模型.这种模型由4个独立协同的层面组成,通过智能接口有机融合了SAC,AAC,KDD*等源于KDTICM理论的模型和方法.模型整体贯穿物化属性与结构序列,采用因果细胞自动机选择有效物化属性,构造纯度较高的结构数据库作为训练数据源,利用领域知识与背景知识进行优化.本模型在数据集RS126及CB513分别取得83.06%与80.49%的Q3准确度,在对偏α/β型蛋白质的预测实验中,取得了93.12%的Q3准确度,并存在着进一步提高准确度的优化空间.