蛋白质与人类的生命活动密切相关。它们是由DNA编码的大分子,其化学单元是氨基酸。通过将一定数量的氨基酸连接起来成为具有一定空间结构的连续长链,就形成了蛋白质。蛋白质是生命体的基本组成成分,同时它们负责我们体细胞多种功能的执行。 人类基因组测序结果显示,人体中大约有十万多种不同的蛋白质,每一个都有其独特的功能和用途,而一个蛋白质功能的实现则是通过它们的三维结构与其它分子的相互作用来完成的,所以知道一个蛋白质的结构是彻底了解其功能的关键。因此,称“蛋白质结构预测问题是二十一世纪生物信息学的重大研究领域之一”并不夸张。 我的学位论文的主要目的就是在对蛋白质的结构和目前蛋白质结构预测的问题及方法做出基本总结的基础上,提出一种用神经网络来进行蛋白质二级结构预测,并采用遗传算法来优化神经网络的权值,编码方面采用二进制编码方案。论文的最后一部分对目前应用广泛的蛋白质二级结构预测方法做出了相应的评价,得出了三个成功率比较高的预测方法,发现预测之前采用多重序列比对会使结果提高很多。