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近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献
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物联网自诞生以来,相关产业迅速发展,在现代工业、公共服务、家庭民生等领域全方位渗透发展,成为驱动产业发展、推动传统产业升级的重要动力。石油行业作为传统能源型企业,也急需实现数字化转型以提升生产效率、降低生产成本。作者认为数字油田的实现要素与物联网内在架构高度契合,数字油田建设完全可以搭上物联网的便车,实现跨越式发展,所以用好物联网技术对于促进石油行业转型升级、加快智能化数字油田建设具有重要意义。 相似文献