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2005 | OriginalPaper | Chapter

Predicting Protein Secondary Structure with Markov Models

Authors : Paul Fischer, Simon Larsen, Claus Thomsen

Published in: Classification — the Ubiquitous Challenge

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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The

primary structure

of a protein is the sequence of its amino acids. The

secondary structure

describes structural properties of the molecule such as which parts of it form sheets, helices or coils. Spacial and other properties are described by the higher order structures. The classification task we are considering here, is to predict the secondary structure from the primary one. To this end we train a Markov model on training data and then use it to classify parts of unknown protein sequences as sheets, helices or coils. We show how to exploit the directional information contained in the Markov model for this task. Classifications that are purely based on statistical models might not always be biologically meaningful. We present combinatorial methods to incorporate biological background knowledge to enhance the prediction performance.

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Metadata
Title
Predicting Protein Secondary Structure with Markov Models
Authors
Paul Fischer
Simon Larsen
Claus Thomsen
Copyright Year
2005
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/3-540-28084-7_3

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