【摘要】：病原菌是一種能引起感染的微生物,在這個感染的過程中細菌會侵入到宿主細胞中產(chǎn)生和分泌效應蛋白,這些效應蛋白能夠參與或操控細胞進程的各種重要活動。目前,有九種分泌系統(tǒng)在革蘭氏陰性菌細胞中已被發(fā)現(xiàn)。但是并沒有針對效應蛋白開發(fā)的注釋信息數(shù)據(jù)庫以及對于效應蛋白特征提取和預測的研究并不全面,因此構建一個效應蛋白數(shù)據(jù)庫以及借助機器學習算法和數(shù)據(jù)挖掘的相關技術對效應蛋白序列進行分析,從而能夠完成效應蛋白的預測具有非常重要的意義。本研究主要針對目前細菌Ⅲ/Ⅳ/Ⅵ型分泌系統(tǒng)中效應蛋白的數(shù)據(jù)庫以及效應蛋白預測方法存在的不足之處,開發(fā)出細菌Ⅲ/Ⅳ/Ⅵ型分泌系統(tǒng)中效應蛋白的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)SecretEPDB和提出細菌Ⅳ型分泌系統(tǒng)中效應蛋白的預測方法Bastion4。論文主要內(nèi)容如下:(1)細菌Ⅲ/Ⅳ/Ⅵ型分泌系統(tǒng)中效應蛋白數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)SecretEPDB的構建。通過搜集細菌Ⅲ/Ⅳ/Ⅵ型分泌系統(tǒng)效應蛋白數(shù)據(jù),使用生物信息工具或在不同的公開數(shù)據(jù)庫中根據(jù)效應蛋白的序列提取其注釋信息。同時使用MySQL數(shù)據(jù)庫、Struts 2、Hibernate等計算機技術構建SecretEPDB數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能夠?qū)θN效應蛋白提供豐富的注釋信息,主要包括:蛋白質(zhì)基本信息、蛋白質(zhì)功能、蛋白質(zhì)二級結(jié)構、Pfam區(qū)域、KEGG通路信息等。與目前其他效應蛋白數(shù)據(jù)庫相比,SecretEPDB數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)都是經(jīng)過實驗驗證的確定性效應蛋白序列,并能提供每一條效應蛋白多方面的注釋信息和相應的統(tǒng)計分析工作。(2)細菌Ⅳ型分泌系統(tǒng)效應蛋白的預測方法Bastion4的研究。該方法的構建步驟為搜集細菌Ⅳ型分泌系統(tǒng)中效應蛋白的序列并進行數(shù)據(jù)預處理,計算并提取蛋白質(zhì)局部序列編碼特征、全局序列編碼特征、結(jié)構描述編碼特征等的不同類型特征,并使用GainRatio方法進行特征選擇,結(jié)合隨機森林算法構建預測模型,最后使用集成學習算法中多數(shù)投票機制對不同的模型進行集成,得到細菌Ⅳ型分泌系統(tǒng)效應蛋白的預測方法Bastion4。通過實驗和案例分析證明:使用不同但是互補的蛋白質(zhì)特征能夠更好的提高預測性能;在基于單一特征的分類器基礎上使用集成學習算法能夠更好的完成效應蛋白的預測。相比于現(xiàn)有的兩個方法T4EffPred和T4SEpre,Bastion4對細菌Ⅳ型分泌系統(tǒng)中效應蛋白的預測性能最優(yōu),F值高達94.2%。
【圖文】：

酸（Valine）和異亮氨酸（Isoleucine），疏水性相對弱殘基主要有和甲硫ethionine）、色氨酸（Tryptophan）、甘氨酸（Glycine）和丙氨酸（Alanine）。帶基主要有賴氨酸（Lysine）、精氨酸（Arginine）；谷氨酸（Glutamate）、天冬spartate）則為帶負電的殘基。表 1-3 表示了組成蛋白質(zhì)一級結(jié)構中常見氨基酸及表示形式。氨基酸組成的蛋白質(zhì)序列常用 fasta 格式的文本形式表示，如圖 1-1（A）即是于 NCBI 數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)的 fasta 格式，fasta 格式是以“>”開頭，接著是序列的gi|1069777805|gb|AOR81463.1|”，所有來源于 NCBI 的序列均有唯一的 gi 號，是序列的標識符以及序列說明，在該條序列中，“gb|AOR81463.1|”則是表明該于 GenBank 的參考數(shù)據(jù)庫，，接收號是“AOR81463.1”，緊隨其后是序列的描述序列的學名以及種類。此外，圖 1-1（B）是來自于 UniProt 數(shù)據(jù)庫的蛋白質(zhì)序以“>”開頭，序列標識符是“sp”（也可能是“tr”），序列標志還包括該蛋白Prot 數(shù)據(jù)庫的 ID 號、學名、種族信息（OS）、基因組（GN）等信息。換行后是氨基酸序列，每一個氨基酸的位點是使用代表某個氨基酸的字母來表示。A

或宿主細胞內(nèi)的系統(tǒng)，越來越多的生物實驗已經(jīng)證明效應蛋白對細菌以及宿主有著重要的作用。因此，構建效應蛋白數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，從而幫助研究者更為方便地獲取效白的信息就顯得尤為重要。本章通過搜集整理經(jīng)過實驗驗證的細菌Ⅲ型、Ⅳ型、Ⅵ泌系統(tǒng)（T3SS、T4SS、T6SS）的效應蛋白數(shù)據(jù)（T3SE、T4SE、T6SE），使用生物工具或在不同的公開數(shù)據(jù)庫中根據(jù)效應蛋白的序列提取其注釋信息，同時使ySQL 數(shù)據(jù)庫、Struts 2、Hibernate 等計算機技術完成對細菌Ⅲ/Ⅳ/Ⅵ型分泌系統(tǒng)中蛋白數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) SecretEPDB（Bacterial Secreted Effector Protein DataBase）的構建。.1 方法概述與流程SecretEPDB 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構建流程可分為三個主要步驟：數(shù)據(jù)搜集、注釋信息、構建數(shù)據(jù)庫。第一步為數(shù)據(jù)搜集，本研究從 UniProt 數(shù)據(jù)庫、發(fā)表文獻的正樣本集、相關文獻中這三個方面搜集效應蛋白的數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行去重操作，用建 SecretEPDB 的數(shù)據(jù)集。第二步是根據(jù)這些效應蛋白的序列在不同的公開數(shù)據(jù)庫取其注釋信息，或者是使用相應的生物信息工具來預測其相關的注釋信息。第三步用MySQL數(shù)據(jù)庫將效應蛋白的序列信息及其注釋信息存儲，并使用Struts 2、Hibern計算機技術完成 SecretEPDB 的網(wǎng)頁設計與構建。構建過程如圖 3-1 所示。生物信息工具公開數(shù)據(jù)庫
【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;R378

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本文編號：2568967