運用機器學習建立模型以有效的預測蛋白質的振盪尺度

Thesis

徐敬棠

Masters, 國立清華大學, 生物資訊與結構生物研究所

2017

Abstract

蛋白質振盪

彈力網路模型

機器學習

深度學習

分子動力模擬

熵

構型的集合

蛋白質形狀

核磁共振

X射線晶體學

特徵值

隨機森林

線性回歸

protein fluctuation

elastic network model (ENM)

machine learning

deep neural networks (DNN)

molecular dynamics simulation (MD)

Shannon entropy

native ensemble

protein shape

nuclear magnetic resonance

x-ray crystallography

eigenvalue

random forest

linear regression

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