本文關(guān)鍵詞：蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性的智能識別

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【摘要】：耐熱蛋白質(zhì)具有較高的應(yīng)用價值,尤其在發(fā)酵工程、食品、醫(yī)學(xué)、環(huán)境保護和金屬冶煉等領(lǐng)域有重要的理論和現(xiàn)實意義。人們通過蛋白質(zhì)序列和結(jié)構(gòu)分析以及蛋白質(zhì)工程方法研究了蛋白質(zhì)耐熱的機制,發(fā)現(xiàn)氨基酸組成、二肽組成、氫鍵、鹽橋和疏水作用等序列和結(jié)構(gòu)因素與蛋白質(zhì)的熱穩(wěn)定性直接相關(guān)。在對蛋白質(zhì)的熱穩(wěn)定性的研究過程中,智能算法發(fā)揮了重要作用。LogitBoost、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯方法、隨機森林、K-鄰近算法等方法都被廣泛應(yīng)用在蛋白質(zhì)的耐熱性識別上。近幾年,利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性機制逐步成為一種有效的方法。將一個蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)信息編碼成氨基酸相互作用網(wǎng)絡(luò),從系統(tǒng)角度研究蛋白質(zhì)的熱穩(wěn)定性。本文將結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對蛋白質(zhì)耐熱性進行智能分析。本文首先構(gòu)建了兩個蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)集。第一個數(shù)據(jù)集是基于原核生物生長溫度數(shù)據(jù)庫-PGTdb數(shù)據(jù)庫和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫-PDB數(shù)據(jù)庫,根據(jù)微生物的最適生長溫度范圍,有機體被劃分為耐熱微生物和耐溫微生物,該數(shù)據(jù)集用于耐熱蛋白質(zhì)和耐溫蛋白質(zhì)的智能識別。第二個數(shù)據(jù)集是基于蛋白質(zhì)和突變體的熱力學(xué)數(shù)據(jù)庫-ProTherm數(shù)據(jù)庫和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫-PDB數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建了標(biāo)識蛋白質(zhì)耐熱溫度的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集用于蛋白質(zhì)耐熱溫度預(yù)測。基于第一個數(shù)據(jù)集,首先計算蛋白質(zhì)的氨基酸組成和二肽組成作為特征向量,利用支持向量機來識別耐熱蛋白質(zhì)和耐溫蛋白質(zhì)。在基于序列的智能識別的過程中,每個蛋白質(zhì)中的20種氨基酸以其特有的組成決定著智能識別的準(zhǔn)確率,為確定20種氨基酸對蛋白質(zhì)耐熱性預(yù)測的貢獻率,本文中采用逐一刪除20種氨基酸中的任意一種氨基酸的方法,通過預(yù)測率的高低,獲得重要的氨基酸,并分析其如何穩(wěn)定蛋白質(zhì)。氨基酸Arg、Leu、Val和Lys對預(yù)測率的影響很大,都超過3%,它們通過參與鹽橋、疏水作用以及氫鍵的形成,穩(wěn)定了蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),這些殘基的缺失是導(dǎo)致預(yù)測率有較大變化的主要原因。另外,基于第一個數(shù)據(jù)集,利用蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)信息,以6.5?為截斷半徑,構(gòu)建氨基酸相互作用網(wǎng)絡(luò),并計算了7個網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩?網(wǎng)絡(luò)的平均連接強度、平均度、特征路徑長度、聚類系數(shù)、加權(quán)聚類系數(shù)、接近中心性和殘基中心性。并將這些網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩约尤氲降鞍踪|(zhì)序列信息中作為支持向量機的輸入特征向量,模型的總體預(yù)測精度達到了87.50%,其中耐熱蛋白質(zhì)的識別率為89.71%,耐溫蛋白質(zhì)的識別率為85.29%。并通過逐一加入一個網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩詠泶_定網(wǎng)絡(luò)屬性在蛋白質(zhì)耐熱性識別中的貢獻,從識別率來看,特征路徑長度和接近中心性對提高蛋白質(zhì)耐熱性的識別率影響較大。氨基酸網(wǎng)絡(luò)的特征路徑長度越小表明耐熱蛋白質(zhì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)越致密,殘基-殘基之間的距離越短,這對穩(wěn)定蛋白質(zhì)作用力-氫鍵、鹽橋的形成提供有利條件,同時氨基酸網(wǎng)絡(luò)越接近中心性表明耐熱蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)緊密,利于抵御高溫。直接利用序列和結(jié)構(gòu)信息來準(zhǔn)確預(yù)測蛋白質(zhì)的耐熱溫度是本研究的最終目標(biāo)。基于第二個數(shù)據(jù)集,提出了基于群智能的蛋白質(zhì)耐熱溫度預(yù)測方法。首先構(gòu)建多元線性回歸模型,然后利用人工蜂群算法與粒子群優(yōu)化算法混合的方法,優(yōu)化了蛋白質(zhì)的耐熱溫度與氨基酸組成的多元線性回歸模型的參數(shù),獲得蛋白質(zhì)的耐熱溫度。此外,通過加入蛋白質(zhì)的氨基酸網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩?提高了蛋白質(zhì)耐熱溫度的預(yù)測準(zhǔn)確性。對耐溫蛋白質(zhì),網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘募尤胧沟玫鞍踪|(zhì)耐熱溫度的預(yù)測值偏差和真實值偏差之間的相關(guān)系數(shù)增加到0.71,平均預(yù)測率增加到88%;耐熱蛋白質(zhì)的相關(guān)系數(shù)增加到0.75,平均預(yù)測率增加到91%。在本文中創(chuàng)新性的將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩砸胫С窒蛄繖C的特征向量中,提高并改善蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性的識別。蛋白質(zhì)耐熱溫度是蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性的重要描述符,該溫度直接決定著蛋白質(zhì)的解折疊狀態(tài),因此蛋白質(zhì)耐熱溫度的預(yù)測具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O629.73

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本文編號：1195718