本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)殘基相互作用預(yù)測(cè)　出處：《蘇州大學(xué)》2016年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：殘基對(duì)的相互作用描述了蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)中一對(duì)殘基的空間距離關(guān)系,相互作用的殘基對(duì)對(duì)維護(hù)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定起著重要作用。蛋白質(zhì)中所有殘基對(duì)的相互作用關(guān)系確定了蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的二維拓?fù)?所以得到準(zhǔn)確的殘基對(duì)相互作用關(guān)系對(duì)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)有重要意義。殘基對(duì)相互作用預(yù)測(cè),特別是長(zhǎng)范圍殘基對(duì)相互作用預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率一直很低。這主要是因?yàn)闅埢鶎?duì)特征與殘基對(duì)相互作用的高度非線(xiàn)性,另外殘基對(duì)正負(fù)樣本比例的嚴(yán)重失調(diào)也降低了模型的泛化能力。本文研究了基于雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度序列模型以及減輕樣本比例失調(diào)影響的訓(xùn)練算法。雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不僅可以接收變長(zhǎng)的蛋白質(zhì)序列特征,而且它在處理殘基特征的時(shí)候也不需要指定滑動(dòng)窗口大小,但滑動(dòng)窗口卻是普通淺學(xué)習(xí)方法所需要的。本文的訓(xùn)練算法在控制正負(fù)樣本比例的同時(shí),動(dòng)態(tài)地選擇輸入給分類(lèi)模型的樣本。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)大量非線(xiàn)性變換把原始特征轉(zhuǎn)換為高級(jí)特征,這種變換很適合殘基相互作用預(yù)測(cè)這樣的應(yīng)用問(wèn)題,但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于包含多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又會(huì)使超參數(shù)的選擇成為難題。本文基于Hyperopt超參數(shù)優(yōu)化框架實(shí)現(xiàn)了深度序列模型的并行超參數(shù)優(yōu)化。通過(guò)快速的并行搜索,我們找到了一個(gè)與人工花費(fèi)大量時(shí)間搜索到的模型不相上下的模型。這個(gè)模型在多個(gè)測(cè)試集上獲得的中范圍殘基相互作用預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)其它方法10%以上,在長(zhǎng)范圍殘基相互作用上的預(yù)測(cè)結(jié)果和當(dāng)前流行方法不相上下。
[Abstract]:The interaction of residue pairs describes the spatial distance relationship of a pair of residues in a protein three-dimensional structure. The interacting residues play an important role in maintaining the stability of protein structure. Therefore, it is very important to obtain accurate residue pair interaction relationship for protein three-dimensional structure prediction and residue pair interaction prediction. Especially, the prediction accuracy of long-range residue pair interaction is very low, which is mainly due to the highly nonlinear interaction between residue pair characteristics and residue pair. In addition, the serious imbalance of residue to the positive and negative sample ratio also reduces the generalization ability of the model. In this paper, the depth sequence model based on bidirectional recurrent neural network and the training algorithm to reduce the effect of sample misalignment are studied. The recurrent neural network model can not only receive variable length protein sequence features. And it does not need to specify the size of sliding window when dealing with residual feature, but the sliding window is required by ordinary shallow learning methods. The training algorithm in this paper is to control the positive and negative sample ratio at the same time. The deep neural network transforms the original features into high-level features through a large number of nonlinear transformations, which is suitable for the application of prediction of residual interaction. However, the selection of superparameters in depth neural networks will become a difficult problem due to the inclusion of multi-layer neural networks. In this paper, the parallel hyperparametric optimization of depth sequence models is realized based on Hyperopt hyperparametric optimization framework. Fast parallel search. We have found a model which is comparable to the model which takes a lot of time to search. The prediction accuracy of mid-range residue interaction on multiple test sets is more than 10%. Predictions on long range residue interactions are comparable to current popular methods.
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：Q51;TP181

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本文編號(hào)：1418271