本文選題：蛋白質翻譯后修飾　切入點：甲基化　出處：《南昌大學》2017年碩士論文

【摘要】：蛋白質翻譯后修飾(PTMs)在細胞的多種生理調控過程和功能方面發(fā)揮著重要作用,它能影響蛋白質的結構和功能。其中,蛋白質甲基化是一種常見且可逆的翻譯后修飾,深入研究有助于理解其在細胞中的分子機制和各種功能作用。隨著質譜技術在蛋白質組學方面的迅速發(fā)展,產(chǎn)生了大量的蛋白質甲基化數(shù)據(jù),有利地推進了甲基化修飾的深入研究。雖然高通量實驗技術在甲基化位點的鑒定上取得了較大成就,但實驗方法仍然存在識別時間長、費用昂貴和產(chǎn)出較低等缺點。因此,非常有必要發(fā)展高效、可靠的理論計算方法識別和分析甲基化修飾。本文從蛋白質甲基化序列出發(fā),結合多種特征編碼方式并采用支持向量機進行機器學習,構建了多種類型的甲基化位點預測工具,并從遺傳變異的角度分析研究了氨基酸突變對甲基化修飾的影響以及癌癥疾病的潛在關聯(lián)。主要工作總結如下:1.構建了物種特異性甲基化位點預測工具PSSMe。首先從常用蛋白質數(shù)據(jù)庫和文獻中收集來自多個物種的實驗驗證的甲基化數(shù)據(jù),然后利用多種特征編碼方式結合支持向量機(SVM)進行不同物種甲基化模型的訓練。另外,為了提高預測的準確度,我們首次采用信息增益(IG)優(yōu)化方法分析特征的重要性和貢獻度,挑選出有價值的特征向量重新組成新的有序特征,用于構建最終的預測模型。經(jīng)過訓練測試,我們的方法優(yōu)化特征之后相比單個特征顯著提高了大約15%的預測準確度。此外,我們的預測性能與其他的甲基化預測工具比較有明顯的提高。最終,應用Matlab和Asp.net聯(lián)合編程構建了物種特異性甲基化位點預測平臺PSSMe,服務網(wǎng)址為:http://bioinfo.ncu.edu.cn/PSSMe.aspx。2.基于序列信息和功能特征計算預測蛋白質中精氨酸和賴氨酸的不同類型的甲基化位點。蛋白質能被不同甲基轉移酶催化形成不同類型的甲基化,根據(jù)添加甲基基團的數(shù)量,賴氨酸殘基可以被催化形成單甲基、二甲基和三甲基以及精氨酸可以形成單甲基、對稱二甲基和非對稱二甲基類型的甲基化,而不同類型的甲基化參與的生物過程和功能作用也不一樣。首先我們收集甲基化位點數(shù)據(jù)并按甲基化類型進行分類,然后采用序列信息特征、進化信息特征和功能信息特征結合支持向量機訓練不同類型的甲基化模型。結果顯示,功能富集能有效地識別不同類型甲基化,基于序列信息結合蛋白的功能信息對不同類型甲基化的預測性能顯著提升。最后,我們構建了預測賴氨酸和精氨酸不同類型甲基化位點的在線網(wǎng)絡平臺,服務網(wǎng)址為:http://bioinfo.ncu.edu.cn/PrexMe.aspx。3.系統(tǒng)分析了蛋白質組范圍內(nèi)氨基酸變異對甲基化的影響以及對癌癥疾病的潛在關聯(lián)。首先收集了人類甲基化數(shù)據(jù)和癌癥疾病相關的氨基酸變異數(shù)據(jù),基于先前構建的甲基化預測工具PSSMe,對發(fā)生癌癥變異前后的蛋白進行一一預測,定義氨基酸變異改變甲基化狀態(tài)的位點為:與甲基化相關的癌癥氨基酸變異(methyCMs)。本文總結了三種不同類型的變異情況,并基于預測數(shù)據(jù)從突變氨基酸的發(fā)生情況、變異位點的無序打分和進化保守打分,和對變異蛋白的亞細胞定位及富集功能與通路等方面深入分析癌癥變異蛋白。這將有助于理解甲基化相關的癌癥突變基因參與調節(jié)生物過程以及如何影響癌癥疾病的發(fā)生,為后續(xù)的研究甲基化與癌癥關聯(lián)的實驗提供理論指導。同時,我們開發(fā)了氨基酸變異對甲基化影響的在線服務網(wǎng)站,http://bioinfo.ncu.edu.cn/PSSMe-CMs_Home.aspx.。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R3411;O629.73

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本文編號：1667151