跨膜蛋白拓扑结构预测对加快该类蛋白的结构测定和功能分析具有重要作用,一直是生物信息学领域的研究热点。现有的预测方法不能有效整合各类与拓扑结构相关的知识,极大地限制了预测性能的进一步提高。针对这一问题,本研究旨在发展一种基于信息融合的跨膜蛋白拓扑预测方法,合理地建模并量化与跨膜蛋白拓扑相关的各种预测结果、实验数据和经验知识等不确定信息,全面分析各信息之间的关联程度,在改进现有融合方法的基础上实现定量
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数据更新时间:2023-05-31
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