Protein Contact Map Prediction Based on ResNet and DenseNet
المؤلفون المشاركون
Li, Zhong
Lin, Yuele
Elofsson, Arne
Yao, Yuhua
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Residue-residue contact prediction has become an increasingly important tool for modeling the three-dimensional structure of a protein when no homologous structure is available.
Ultradeep residual neural network (ResNet) has become the most popular method for making contact predictions because it captures the contextual information between residues.
In this paper, we propose a novel deep neural network framework for contact prediction which combines ResNet and DenseNet.
This framework uses 1D ResNet to process sequential features, and besides PSSM, SS3, and solvent accessibility, we have introduced a new feature, position-specific frequency matrix (PSFM), as an input.
Using ResNet’s residual module and identity mapping, it can effectively process sequential features after which the outer concatenation function is used for sequential and pairwise features.
Prediction accuracy is improved following a final processing step using the dense connection of DenseNet.
The prediction accuracy of the protein contact map shows that our method is more effective than other popular methods due to the new network architecture and the added feature input.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Zhong& Lin, Yuele& Elofsson, Arne& Yao, Yuhua. 2020. Protein Contact Map Prediction Based on ResNet and DenseNet. BioMed Research International،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137000
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Zhong…[et al.]. Protein Contact Map Prediction Based on ResNet and DenseNet. BioMed Research International No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137000
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Zhong& Lin, Yuele& Elofsson, Arne& Yao, Yuhua. Protein Contact Map Prediction Based on ResNet and DenseNet. BioMed Research International. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1137000
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1137000
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر