Protein Prediction I an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Protein Prediction I an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Protein Prediction I an der TU München auf StudySmarter:

What is the difference between Hashing and Dynamic Programming?

Beispielhafte Karteikarten für Protein Prediction I an der TU München auf StudySmarter:

A neural network with a hidden layer and a nonlinear activation function can approximate nonlinear functions.

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  1. True

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Beispielhafte Karteikarten für Protein Prediction I an der TU München auf StudySmarter:

Applying DSSP to known protein structures from PDB allows us to convert observed 3D structures to 1D secondary structures.

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Cross-validation (dividing the data set into training, cross-training, and testing subsets) allows us to prevent overfitting and to assess the method performance.

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Beispielhafte Karteikarten für Protein Prediction I an der TU München auf StudySmarter:

A larger data set always allows a machine learning method to learn more.

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Cross-validation is only useful on small datasets.

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Beispielhafte Karteikarten für Protein Prediction I an der TU München auf StudySmarter:

A neural network with enough hidden layers can approximate a nonlinear relation, regardless of the activation functions

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So called second-generaton secondary structure prediction methods attempted to predict secondary structure by taking a single residue into account.

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So-called first-generation secondary structure prediction methods attempted to predict secondary structure by taking a single residue into account.

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Beispielhafte Karteikarten für Protein Prediction I an der TU München auf StudySmarter:

We can attempt to predict secondary structure even in those cases where comparative modeling wouldn't work.

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Training a neural network means changing connection weights between neurons in such a way that the prediction error goes down.

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Applying comparative modeling will allow us to compute a 3D structure approximately for half of known proteins.

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Beispielhafte Karteikarten für Protein Prediction I an der TU München auf StudySmarter:

Protein Prediction I

What is the difference between Hashing and Dynamic Programming?
-> database today has 120 million records
-> Hashing doesn’t align entire matches but (randomly picked) stretches or words
(of size 3, but today it is recommended to use 5)
-> Hashing much faster
-> Hashing more feasible, doable
-> Hashing cannot do multiple sequence alignments (like all vs all)

Protein Prediction I

A neural network with a hidden layer and a nonlinear activation function can approximate nonlinear functions.

  1. True

  2. False

Protein Prediction I

Applying DSSP to known protein structures from PDB allows us to convert observed 3D structures to 1D secondary structures.

  1. True

  2. False

Protein Prediction I

Cross-validation (dividing the data set into training, cross-training, and testing subsets) allows us to prevent overfitting and to assess the method performance.

  1. True

  2. False

Protein Prediction I

A larger data set always allows a machine learning method to learn more.

  1. False

  2. True

Protein Prediction I

Cross-validation is only useful on small datasets.

  1. False

  2. True

Protein Prediction I

A neural network with enough hidden layers can approximate a nonlinear relation, regardless of the activation functions

  1. False

  2. True

Protein Prediction I

So called second-generaton secondary structure prediction methods attempted to predict secondary structure by taking a single residue into account.

  1. False

  2. True

Protein Prediction I

So-called first-generation secondary structure prediction methods attempted to predict secondary structure by taking a single residue into account.

  1. True

  2. False

Protein Prediction I

We can attempt to predict secondary structure even in those cases where comparative modeling wouldn't work.

  1. True

  2. False

Protein Prediction I

Training a neural network means changing connection weights between neurons in such a way that the prediction error goes down.

  1. True

  2. False

Protein Prediction I

Applying comparative modeling will allow us to compute a 3D structure approximately for half of known proteins.

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