發(fā)布時間：2017-05-23 21:04

  本文關(guān)鍵詞：基于顯著特征的蛋白質(zhì)三維模型相似性分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：蛋白質(zhì)三維模型相似性分析是生物信息學(xué)重要研究課題之一。蛋白質(zhì)三維模型相似性分析研究有助于我們了解蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)及其功能,從而在醫(yī)藥研究、計算機輔助設(shè)計蛋白質(zhì)分子、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析與預(yù)測等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。由于蛋白質(zhì)三維模型表面形狀復(fù)雜,以及模型變形對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化和相似性分析的影響,導(dǎo)致其形狀分析的難度增大。本文提出了一種蛋白質(zhì)三維模型相似性分析方法,主要工作如下:1.分析當(dāng)前三維模型特征提取算法及形狀分析的研究現(xiàn)狀,并闡述蛋白質(zhì)三維模型的相似性分析研究現(xiàn)狀。2.分析了蛋白質(zhì)三維模型的構(gòu)建方法,介紹了蛋白質(zhì)三維模型表面的一些常用形狀參數(shù):曲率、形狀指數(shù)、形狀直徑函數(shù)、保形因子,并給出了它們的計算方法以及對蛋白質(zhì)三維模型相似性分析的影響。3.對于蛋白質(zhì)三維模型,構(gòu)造了一種基于形狀指數(shù)的顯著幾何特征計算公式,通過k均值聚類得到蛋白質(zhì)模型的增強特征信息,并構(gòu)造蛋白質(zhì)三維模型的特征矩陣,作為蛋白質(zhì)三維模型相似性分析的特征描述符。4.構(gòu)造基于矩陣的灰色關(guān)聯(lián)分析方法并進行蛋白質(zhì)三維模型的相似性分析。通過與現(xiàn)有一些方法的比較,發(fā)現(xiàn)本文算法的實驗結(jié)果更加準(zhǔn)確且計算效率得到提高。同時用實驗得到的相似性度量值構(gòu)造出蛋白質(zhì)模型之間的系統(tǒng)發(fā)生樹。最后,總結(jié)了本文的研究內(nèi)容,提出了今后研究的方向。
【關(guān)鍵詞】：蛋白質(zhì)三維模型 曲率 形狀指數(shù) 顯著幾何特征 特征匹配 灰色關(guān)聯(lián)分析
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 引言9-20
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究意義9-10
• 1.3 研究現(xiàn)狀10-18
• 1.3.1 三維模型特征提取算法及形狀分析的研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3.2 蛋白質(zhì)三維模型相似分析研究現(xiàn)狀14-18
• 1.4 本文工作18-20
• 1.4.1 研究內(nèi)容18
• 1.4.2 組織結(jié)構(gòu)和框架18-20
• 第二章 蛋白質(zhì)三維模型表面形狀參數(shù)的計算與分析20-28
• 2.1 蛋白質(zhì)三維模型構(gòu)建20-22
• 2.2 曲率22-23
• 2.3 形狀指數(shù)23-24
• 2.4 形狀直徑函數(shù)24-25
• 2.5 保形因子25-26
• 2.6 形狀參數(shù)分析26-27
• 2.7 本章小結(jié)27-28
• 第三章 蛋白質(zhì)三維模型的特征描述符構(gòu)造28-34
• 3.1 顯著幾何特征28-30
• 3.2 聚類算法30-31
• 3.3 特征描述符構(gòu)造31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于顯著特征的蛋白質(zhì)三維模型相似性分析34-46
• 4.1 相似性度量算法34-37
• 4.1.1 向量度量方法34-36
• 4.1.2 矩陣灰色關(guān)聯(lián)度分析方法36-37
• 4.2 系統(tǒng)發(fā)生樹構(gòu)造37-39
• 4.3 實驗結(jié)果和分析39-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 總結(jié)和展望46-48
• 5.1 研究工作總結(jié)46-47
• 5.2 研究工作展望47-48
• 參考文獻48-53
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果53-54
• 致謝54

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