本文關(guān)鍵詞：基于t-SNE的氨基酸聚類分析

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【摘要】：生物大分子模擬在生物研究領(lǐng)域中具有重要作用。如今,量子化學(xué)計算和分子動力學(xué)模擬在生物分子理論計算領(lǐng)域廣為應(yīng)用。對于分子力學(xué)來說,力場的構(gòu)建尤為重要�；诜肿恿�,可以展開蒙特卡洛計算以及分子動力學(xué)模擬。分子力場的構(gòu)建需要使用大量的分子構(gòu)象、能量、電荷分布等物理化學(xué)信息。本文工作即是為了構(gòu)建蛋白質(zhì)力場而進行大規(guī)模模擬計算并聚類分析進而得到一套具有代表性且具有一定可用性的數(shù)據(jù)集。在蛋白質(zhì)選取方面,考慮到蛋白質(zhì)的生物環(huán)境,對蛋白質(zhì)多種復(fù)合物進行選擇以保證其一般性。然后進行動力學(xué)模擬得到蛋白質(zhì)軌跡,并借鑒MFCC分塊法思想從中提取出大量的氨基酸構(gòu)象。在對氨基酸提取的過程當中,采用了獨特的氨基酸片段兩端處理辦法。經(jīng)過分塊處理,初步提取出20種氨基酸的構(gòu)象、能量、電荷分布等信息以構(gòu)成原始數(shù)據(jù)集。原始數(shù)據(jù)集信息量龐大,數(shù)據(jù)重復(fù)性較高,每種特征量所占權(quán)重各有不同。為了將氨基酸原始數(shù)據(jù)集簡化,同時又不失其采樣數(shù)據(jù)的全面性,由此引用一種新的聚類方法,即t-SNE分布耦合降維算法。通過構(gòu)建低維空間數(shù)據(jù),同時最小化在低維空間中的數(shù)據(jù)分布與高維空間中的數(shù)據(jù)分布之間的Kullback-Leisler差異,得到其在低維空間(可視的二維或三維空間)中的降維數(shù)據(jù),使得其氨基酸聚類相比于常用的K-均值聚類更加具有卓越的分析效果,以便于對原始數(shù)據(jù)集進行有效合理地提取和利用。在構(gòu)建力場,快速得到生物蛋白質(zhì)分子精確的物理化學(xué)性質(zhì)等方面具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：氨基酸 MFCC t-SNE 聚類 降維
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O629.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-18
• 1.1 分子模擬8-12
• 1.1.1 分子力場8-10
• 1.1.2 分子動力學(xué)模擬10-11
• 1.1.3 分子力學(xué)的局限性11-12
• 1.2 量子化學(xué)計算12-16
• 1.2.1 量子化學(xué)簡介12-13
• 1.2.2 玻恩-奧本海默近似13
• 1.2.3 中心場近似13-14
• 1.2.4 基組14
• 1.2.5 量子化學(xué)的線性規(guī)模計算方法14-16
• 1.2.6 結(jié)合MFCC的氨基酸聚類分析16
• 1.3 機器學(xué)習(xí)與聚類分析16-18
• 1.3.1 機器學(xué)習(xí)簡介16-17
• 1.3.2 主成分分析法17
• 1.3.3 K-均值法17
• 1.3.4 t-SNE聚類法17-18
• 第二章 氨基酸構(gòu)象數(shù)據(jù)庫的建立18-37
• 2.1 蛋白質(zhì)復(fù)合物在GROMACS下的動力學(xué)模擬18-27
• 2.1.1 蛋白質(zhì)的選取18-20
• 2.1.2 預(yù)處理工作20-21
• 2.1.3 構(gòu)象能量優(yōu)化21-24
• 2.1.4 NVT系綜下的模擬24
• 2.1.5 NPT系綜下的模擬24
• 2.1.6 GROMACS動力學(xué)模擬24
• 2.1.7 MD結(jié)果數(shù)據(jù)分析24-27
• 2.2 MFCC分塊操作27-34
• 2.2.1 MFCC分塊法簡介27-28
• 2.2.2 本文對MFCC分塊法思想的應(yīng)用28-33
• 2.2.3 對四種蛋白質(zhì)的分割與提取33-34
• 2.3 Gaussian量子化學(xué)計算34
• 2.4 氨基酸原始特征數(shù)據(jù)的建立34-37
• 2.4.1 操作過程簡介34-36
• 2.4.2 原始特征數(shù)據(jù)建立的意義36-37
• 第三章 基于t-SNE的分子構(gòu)象聚類37-46
• 3.1 t-SNE聚類方法簡述37-40
• 3.2 氨基酸原始數(shù)據(jù)基于t-SNE的降維處理過程40-41
• 3.3 t-SNE聚類方法的應(yīng)用效果討論41-46
• 3.3.1 聚類效果可視化41-45
• 3.3.2 t-SNE與其它聚類方法的效果比較45-46
• 結(jié)論46-48
• 參考 文獻48-51
• 附錄A 相關(guān)代碼示例51-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況54-55
• 致謝55

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