【摘 要】
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糖基化是真核生物中最重要的蛋白质翻译后修饰过程之一,借助计算智能技术对糖基化位点进行预测和分析在蛋白质组学中具有十分重要的意义。对BP神经网络结构及其训练算法进行
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院,中南林业科技大学林学院,立命馆大学信息工程学院
【基金项目】
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湖南省教育厅青年基金项目（2007C902）, 日本国文部省教育、科技、文化项目（19300080）
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糖基化是真核生物中最重要的蛋白质翻译后修饰过程之一,借助计算智能技术对糖基化位点进行预测和分析在蛋白质组学中具有十分重要的意义。对BP神经网络结构及其训练算法进行研究的基础上,提出了一种改进传统BP学习算法缺陷的动量梯度下降算法,运用改进的BP神经网络对O-糖基化位点进行预测和分析。实验表明特征向量的维数（蛋白质序列编码长度）是影响预测性能的最主要因素,当窗口大小在一定范围时有较好的预测效果。
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