蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測一直是近幾年計算生物學領(lǐng)域的熱門問題,我們可以通過了解蛋白質(zhì)的相應(yīng)結(jié)構(gòu),從而推斷出其具有的功能并加以運用。不同功能的蛋白質(zhì)可以與不同種類的化合物發(fā)生結(jié)合并構(gòu)成結(jié)合蛋白質(zhì),這些化合物包括金屬離子,核酸和磷酸等等。本文所研究的問題就是結(jié)合蛋白質(zhì)中可以與金屬離子結(jié)合的一類,即金屬蛋白(metalloprotein)。超過1/3的蛋白質(zhì)可以與金屬離子結(jié)合以達到相應(yīng)的結(jié)構(gòu)和功能,因此確定蛋白序列中金屬離子結(jié)合位點的位置對于理解蛋白質(zhì)的生物功能有著十分重要的作用。傳統(tǒng)使用生物實驗的方法來測定結(jié)合位點位置的方式對于時間和經(jīng)濟的花費是非常巨大的,很難滿足大規(guī)模的應(yīng)用。因此采用計算方法來預(yù)測結(jié)合位點的信息有著很好的應(yīng)用前景,可以對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的研究提供幫助。膜蛋白作為生物膜與外界進行物質(zhì)交換的通道和載體,對于維持生物膜結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定及實現(xiàn)生物膜的物質(zhì)轉(zhuǎn)運具有很重要的意義。通過預(yù)測膜蛋白序列上的金屬離子結(jié)合位點,能夠?qū)δさ鞍捉Y(jié)構(gòu)—功能之間的關(guān)系有更深的理解。本文基于膜蛋白的序列信息對六種金屬離子結(jié)合位點進行預(yù)測,包括²,²,,²,以...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第二章 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
    2.1 Protein Data Bank（PDB）數(shù)據(jù)庫
    2.2 UniProt數(shù)據(jù)庫
    2.3 數(shù)據(jù)集的生成
第三章 特征選取及特征提取
    3.1 特征選取
    3.2 拓撲結(jié)構(gòu)特征提取
    3.3 進化保守性特征提取
    3.4 協(xié)同進化性特征提取
    3.5 溶劑可及性特征提取
    3.6 小結(jié)
第四章 分類器選擇
    4.1 分類器簡介
    4.2 支持向量機
    4.3 隨機森林
    4.4 集成學習算法
    4.5 算法步驟
第五章 結(jié)果和討論
    5.1 對預(yù)測結(jié)果的評價指標
    5.2 特征有效性分析
    5.3 支持向量機參數(shù)優(yōu)化及決斷閾值選取
        5.3.1 基于網(wǎng)格搜索的參數(shù)優(yōu)化
        5.3.2 決斷閾值的選擇
    5.4 基于網(wǎng)格搜索的隨機森林參數(shù)優(yōu)化
    5.5 訓練集抽樣次數(shù)的選取和集成學習分類器的構(gòu)建
    5.6 單一種類分類器與集成學習分類器的性能比較
    5.7 預(yù)測方法整體性能評估及與S-SITE的對比
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
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本文編號：3769035