陳倩瑜2006-07-252018-07-102006-07-252018-07-102005-09-30http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/10455http://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/10455/1/932218E002149.pdf本計畫將針對複合式蛋白質分群演算法進?研究，目的在於開發以統計模型為基礎的階層 式分群演算法，使其產生之蛋白質階層在?同高?具有?同的特性。在本主持人最近的研 究成果中，成功地將統計模型與階層式分群演算法結合，所開發之蛋白質分群演算法?僅 比傳統階層式分群演算法享有較低的複雜?，同時?用統計模型簡化原有二元階層的節點 ?，提供生物學家?為?確與實用之分群資訊。 階層式蛋白質分群演算法目前仍有一些困難需要克服始能提高蛋白質階層之正確?。本計 畫將延續本主持人之前之研究，首先針對傳統階層式分群演算法?容許同一蛋白質分屬階 層之?同位置之特性加以改?，進一步則必須針對蛋白質家族的特性，設計適當的控制機 制，使所得之蛋白質階層在?同高?，分別滿足?同大小之蛋白質家族的需求。 本計畫為一?期之計畫，前半?將集中在研究如何?用特定蛋白質與其他蛋白質之相似? 分布曲線，辨?需要在階層底層被複製的蛋白質集合。後半?則研究如何結合已開發之統 計檢測，在各個分群階段使用?同的分群準則，以達其研究目的。application/pdf242867 bytesapplication/pdfzh-TW國立臺灣大學生物產業機電工程學系暨研究所reporthttp://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/10455/1/932218E002149.pdf