全β类蛋白质折叠核心数据库构建及识别的中期报告简介：本次研究旨在构建全β类蛋白质折叠核心数据库，并针对该数据库进行识别。全β类蛋白质是指其主要构型由β折叠结构组成，具有广泛的功能和生物学意义。方法：1.手动构建数据库：从PDB（ProteinDataBank）中选取全β类蛋白质的结构，手动将其核心区域提取出来，并进行序列比对和结构比对，构建全β类蛋白质核心区域数据库。2.自动化构建数据库：利用机器学习算法，训练模型来自动提取全β类蛋白质的核心区域，并构建数据库。具体方法包括深度学习、支持向量机等。3.识别方法：利用数据库来识别全β类蛋白质的核心区域。具体方法包括结构比对、序列模式识别等。结果和讨论：目前已经手动构建了部分全β类蛋白质折叠核心数据库，并使用结构比对方法对其进行了初步识别。未来将加强数据库的构建和自动化方法的开发，提高识别准确率和数据库的完整性。结论：构建全β类蛋白质折叠核心数据库和开发识别方法是重要的生物信息学研究方向，并可以为理解全β类蛋白质的结构和功能奠定基础。