Voorspelling van de proteïne-secundaire structuur
Helical transmembrane region prediction using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
18,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
9 °P sammeln!
De afgelopen jaren zijn er verschillende rekenmodellen toegepast voor het oplossen van verschillende biologische problemen. Er zijn verschillende transmembraanregiovoorspellers ontwikkeld voor het voorspellen van de secundaire structuur van eiwitten met verschillende niveaus van nauwkeurigheid. Dit boek biedt Adaptieve Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) gebaseerd model voor het voorspellen van spiraalvormige transmembraanregio's door de structurele informatie van het doeleiwit rechtstreeks uit de sequentiegegevens te halen. Ook werd een Fuzzy Inference System ontwikkeld met behulp van dezelf...
De afgelopen jaren zijn er verschillende rekenmodellen toegepast voor het oplossen van verschillende biologische problemen. Er zijn verschillende transmembraanregiovoorspellers ontwikkeld voor het voorspellen van de secundaire structuur van eiwitten met verschillende niveaus van nauwkeurigheid. Dit boek biedt Adaptieve Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) gebaseerd model voor het voorspellen van spiraalvormige transmembraanregio's door de structurele informatie van het doeleiwit rechtstreeks uit de sequentiegegevens te halen. Ook werd een Fuzzy Inference System ontwikkeld met behulp van dezelfde testset voor het vergelijken van de prestaties van ANFIS model. De beste configuratie van ANFIS model met RMSE en nauwkeurigheid als 40.92% en 76.76%, respectievelijk, lijkt het fuzzy model, dat RMSE en nauwkeurigheid als 54.45% en 70.37% bereikte, te overtreffen. Het succes van deze aanpak suggereert dat het potentiële toepassingen kan vinden in andere op volgorde gebaseerde analyseproblemen. Het model dat in dit boek wordt beschreven zal nuttig zijn voor bioinformatici die nieuwe en uitdagende modellen ontwikkelen voor het oplossen van verschillende biologische problemen.
Andere Kunden interessierten sich für
