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主管单位 工业和信息化部 主办单位 哈尔滨工业大学 主编 任南琪 国际刊号ISSN 1672-5565 国内刊号CN 23-1513/Q

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引用本文:鄢仁祥,王晓峰,许伟明,林娟,蔡伟文.蛋白质折叠识别方法综述[J].生物信息学,2015,13(4):231-238.
YAN Renxiang,WANG Xiaofeng,XU Weiming,LIN Juan,CAI Weiwen.A short review of protein fold recognition methods[J].Chinese Journal of Bioinformatics,2015,13(4):231-238.
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蛋白质折叠识别方法综述
鄢仁祥1,王晓峰2,许伟明1,林娟1,蔡伟文1
(1.福州大学生物科学与工程学院,福州 350108; 2.山西师范大学计算机与数学学院,山西 临汾 041004)
摘要:
蛋白质折叠识别算法是蛋白质三维结构预测的重要方法之一,该方法在生物科学的许多方面得到卓有成效的应用。在过去的十年中,我们见证了一系列基于不同计算方式的蛋白质折叠识别方法。在这些计算方法中,机器学习和序列谱-序列谱比对是两种在蛋白质折叠中应用较为广泛和有效的方法。除了计算方法的进展外,不断增大的蛋白质结构数据库也是蛋白质折叠识别的预测精度不断提高的一个重要因素。在这篇文章中,我们将简要地回顾蛋白质折叠中的先进算法。另外,我们也将讨论一些可能可以应用于改进蛋白质折叠算法的策略。
关键词:  折叠识别  序列比对  结构预测
DOI:10.3969/j.issn.1672-5565.2015.04.05
分类号:Q51
基金项目:
A short review of protein fold recognition methods
YAN Renxiang1,WANG Xiaofeng2,XU Weiming1,LIN Juan1, CAI Weiwen1
(1.School of Biological Sciences and Engineering, Fuzhou University,Fuzhou 350108,China; 2.Shanxi Normal University College of Mathematics and Computer Science,Linfen Shanxi 041004, China)
Abstract:
Protein fold recognition method is one of template-based protein three-dimensional structure modeling methods and was elegantly used in many fields of biological sciences.We witnessed the development of a series of novel fold recognition algorithms using different computational techniques in the past ten years.Machine learning and profile-profile alignment are widely used and effective methods.In addition the enlarging Protein Data Bank is one of important factors that substantially enhance the accuracy of prediction.In this paper,we briefly reviewed the state-of-the-art algorithms used in the protein fold recognition and some potential aspects that can be used to improve performance were also discussed.
Key words:  Fold recognition  Sequence alignment  Protein structure prediction

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