【摘 要】
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RNA二级结构预测是生物信息学的一个重要研究内容。作为预测方法之一的神经网络已被广泛应用于蛋白质结构预测,但在RNA二级结构的应用甚少。本文改进传统预测RNA二级结构的Ho
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RNA二级结构预测是生物信息学的一个重要研究内容。作为预测方法之一的神经网络已被广泛应用于蛋白质结构预测,但在RNA二级结构的应用甚少。本文改进传统预测RNA二级结构的Hopfield神经网络。算法以茎作为网络神经元,通过与相似结构茎区的比对,初始化神经元,并据此修改网络的激励系数。实验把改进后算法与改进前2种算法、Mfold、RNAStructure比较,结果表明本文提出的算法对序列长度较小并且保守性较好的tRNA分子有很好的效果。
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