Vorhersage der Sekundärstruktur von Proteinen aus der Aminosäuresequenz mit künstlichen neuronalen Netzen

Über 70% Vorhersagegenauigkeit für Sekundärstrukturen aus Aminosäuresequenzen konnten jetzt in Heidelberg mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze erzielt werden. Diese Verbesserung gegenüber der Genauigkeit statistischer Methoden ist im Hinblick sowohl auf ein rationales Design von Peptiden und Proteinen als auch auf das Auswerten von Sequenzdatenbanken von großer Bedeutung und demonstriert einmal mehr das Potential neuronaler Netze (siehe auch den Aufsatz „Neuronale Netze in der Chemie”︁ von J. Gasteiger und J. Zupan im Aprilheft der Angew. Chem.).