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凯氏定氮仪分析蛋白质二级结构预测 经研究表明，蛋白质的结构和功能之间的关系是完全统一的，任何一个特定的蛋白质之所以能行使它特定的生物功能，这是由其特定的空间结构决定的，清楚蛋白质的结构对真正理解其作用机理所不可或缺的[”]。通过蛋白质三维空间立体结构的研究可以有效解析蛋白质的功能。蛋白质含量的测定可以使用凯氏定氮仪进行快速的测定分析
难以从预测模型中提取领域相关的知识:在蛋白质二级结构预测中，能否从模型中提取与研究对象相关的知识也是研究人员非常关心的重要问题，蛋白质含量的测定可以使用蛋白质测定仪进行测定分析。以往所使用的预测方法，如神经网络方法，多层感知方法，大多数都是属于黑箱(black一box)方法[34一，71，这种方法能够真正给预测者带来的信息其实很少，预测者得到的往往只是一个预测的结果，而并不知道该预测方法的内部机制。举例来说，预测者通常很难理解神经网络模型中每个权重所代表的生物学含义，更不用说如何可以利用这些权重来做更进一步的分析。模型结构选择的失当，也会导致模型性能，从而不能达到*佳的结果，例如，在机器学习类方法中，由于先验知识的缺少和学习算法的限制，自由参数很难被精细地调整为*佳水平
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