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更新時(shí)間:2018-05-14 09:00:00瀏覽次數(shù):396次
聯(lián)系我時(shí),請(qǐng)告知來(lái)自 儀表網(wǎng)蛋白質(zhì)是其中的一個(gè)重要的參數(shù),蛋白質(zhì)的測(cè)定可以使用定氮儀進(jìn)行快速的測(cè)定分析。
定氮儀分析蛋白質(zhì)測(cè)定準(zhǔn)確率
生物信息學(xué)是一門(mén)利用多學(xué)科知識(shí)研究生物和生物相關(guān)系統(tǒng)中信息內(nèi)容與信息流向的綜合系統(tǒng)學(xué)科[’】。通過(guò)生物信息學(xué)的計(jì)算與處理,人們才能從眾多零散、看似無(wú)規(guī)則的生物學(xué)觀測(cè)數(shù)據(jù)中獲得對(duì)生命運(yùn)行機(jī)制的系統(tǒng)理解。從工具的角度來(lái)講,生物信息學(xué)是今后所有生物科學(xué)、生物技術(shù)研究開(kāi)發(fā)必需的工具。蛋白質(zhì)是其中的一個(gè)重要的參數(shù),蛋白質(zhì)的測(cè)定可以使用定氮儀進(jìn)行快速的測(cè)定分析。
預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率難以提高:在上世紀(jì)60年代到90年代間,蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率只能達(dá)到60%左右。直到1993年經(jīng)過(guò)Rost和Sande:的共同研究才有了重大的突破,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了70%以上。他們之所以能夠在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率上有所突破,除了結(jié)合大量的數(shù)據(jù)以及更好的算法之外,主要是因?yàn)樗麄冊(cè)陬A(yù)測(cè)方法中,加入了生物進(jìn)化方面的信息。這些信息的引入,使得蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高了將近7%,蛋白質(zhì)含量的測(cè)定可以使用凱氏定氮儀進(jìn)行快速的測(cè)定分析。在這之后的研究中,再進(jìn)一步提高幾個(gè)百分點(diǎn)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率往往都是十分困難的,目前的研究中,的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率也只能達(dá)到76%左右。因此,在對(duì)生物信息學(xué)的研究中,如何從海量的數(shù)據(jù)中,提取出更多有益分類的信息,往往對(duì)發(fā)展更準(zhǔn)確的算法有*幫助。影響預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的因素有很多種,首先則是由于對(duì)蛋白質(zhì)構(gòu)象形成的復(fù)雜機(jī)制和其空間結(jié)構(gòu)尚未*認(rèn)識(shí)清楚,以至于還不能建立*的預(yù)測(cè)模型;其次,與未知結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)相比,己知結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)量太少,這也限制了從己知結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中挖掘預(yù)測(cè)分類信息知識(shí)的潛力
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