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Multiple State Hidden Markov Model to Predict Transmembrane Protein Topology
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  • Multiple State Hidden Markov Model to Predict Transmembrane Protein Topology
  • Multiple State Hidden Markov Model to Predict Transmembrane Protein Topology
저자명
Chi. Sang-Mun
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2004년|15권 4호|pp.1019-1031 (13 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This paper describes a new modeling method for the prediction of transmembrane protein topology. The structural regions of the transmembrane protein have been modeled by means of a multiple state hidden Markov model that has provided for the detailed modeling of the heterogeneous amino acid distributions of each structural region. Grammatical constraints have been incorporated to the prediction method in order to capture the biological order of membrane protein topology. The proposed method correctly predicted 76% of all membrane spanning regions and 92% sidedness of the integration when all membrane spanning regions were found correctly.