基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的蛋白质二级结构

Prediction of the protein secondary structure of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein through the convolutional neural network based on a position-specific scoring matrix

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中文摘要：新型冠状病毒(SARS-CoV-2)有4种关键的结构蛋白,而核衣壳蛋白就是其中的1种.本实验从公开数据库NCBI上选取的SARS-CoV-2核衣壳蛋白质序列数据,分析SARS-CoV-2核衣壳蛋白与SARS-CoV核衣壳蛋白的序列相似性,对SARS-CoV-2核衣壳蛋白的理化性质和疏水性进行分析;在此基础上提出基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络,预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的8类蛋白质二级结构.研究结果表明,核衣壳蛋白的二级结构主要为无规卷曲,此结果可为抗病毒药物的研发与新型冠状病毒肺炎的诊断提供参考.

作者：

钟琦、黄志鑫、陈晓舟

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作者单位：

云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650500

常州大学华罗庚学院,江苏常州213100

关键词：

新型冠状病毒核衣壳蛋白理化性质位点特异性打分矩阵卷积神经网络

基金：

国家自然科学基金

项目编号：

31460297

出版年：

2021

DOI：

10.3969/j.issn.1672-8513.2021.01.010

云南民族大学学报(自然科学版)

云南民族大学

云南民族大学学报(自然科学版)

CSTPCD

影响因子：0.381

ISSN：1672-8513

年,卷(期)：2021.30(1)

被引量1
参考文献量2