Prediction of Membrane Protein with Artificial Neural Network

[[abstract]]生物學中最重要的分子是嵌入細胞外層脂肪膜中的蛋白質，它們就像守門員一樣探測細胞外的重要化合物，決定哪些可進入細胞中，近年來網路上有很多預測膜蛋白的工具提供預測，且大多是針對在螺旋(helice)結構上，雖然這些工具的預測準確性佔有50-70%，但有10%的錯誤預測是因為無法正確辨識球蛋白部分，以至於使其研究發展預期過高，本研究希望利用類神經網路的方式來預測膜蛋白，資料來源取自PDB資料庫裡的593條已知的膜蛋白及500條非膜蛋白，建立資料庫並運用到目前為止可用的預測工具，來評估其準確性，再用類神經網路的方法加以整合，希望能提供一個最佳化的類神經網路來正確預測膜蛋白