【摘要】：圖形表示方法作為生物序列比較分析的方法之一,由于其具有可視性、易于數(shù)值刻畫的特點,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在生物信息學(xué)的研究中。本文主要工作是提出兩種新的圖形表示并將其分別應(yīng)用在序列相似性分析和亞細胞定位預(yù)測中。本文基于核苷酸三聯(lián)體、氨基酸的疏水指數(shù)值和異參數(shù)迭代函數(shù)提出了一種新的圖形表示,并給出一種數(shù)值刻畫來量化不同序列之間的相似性。應(yīng)用此方法本文分別比較了九個物種的ND5蛋白序列和十二個物種的β-珠蛋白序列的相似性,并利用得到的距離矩陣構(gòu)建它們的進化樹,得到的進化樹與物種的進化關(guān)系一致。另外,利用相關(guān)系數(shù)我們比較本文方法和傳統(tǒng)的經(jīng)典算法Clustal W以及其它圖形表示方法和ClustalW的結(jié)果,比較的結(jié)果顯示本文方法在序列相似性分析的研究中是有效的。亞細胞定位預(yù)測一直是生物信息學(xué)中的一個熱點問題。本文中,我們結(jié)合圖形表示方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法提出了一種新的亞細胞定位預(yù)測模型。首先應(yīng)用新的蛋白質(zhì)序列圖形表示和對應(yīng)的數(shù)值刻畫計算蛋白質(zhì)序列之間的距離矩陣,將其標準化后導(dǎo)入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到了一個新的亞細胞定位預(yù)測模型。進一步地,利用構(gòu)造的預(yù)測模型,本文在兩個數(shù)據(jù)集ZD98和CL317上進行了試驗,在這兩個數(shù)據(jù)集上的整體預(yù)測精度分別為94.9%、87.4%。另外,利用個體敏感度和整體預(yù)測精度這兩個指標,將本文預(yù)測方法與已有文獻中的亞細胞定位預(yù)測方法在同樣的數(shù)據(jù)集ZD98和CL317上的預(yù)測結(jié)果作比較,比較的結(jié)果顯示本文預(yù)測模型能有效的預(yù)測蛋白質(zhì)的亞細胞定位。
[Abstract]:As one of the methods of comparative analysis of biological sequences, graphic representation has been widely used in the study of bioinformatics because of its visibility and easy numerical description. The main work of this paper is to propose two new graphical representations and apply them to sequence similarity analysis and subcellular location prediction respectively. Based on the hydrophobic index value of nucleotide triad, amino acid and the iterative function of different parameters, a new graphical representation is proposed, and a numerical characterization is given to quantify the similarity between different sequences. Using this method, the similarity of ND5 protein sequences of nine species and 尾 -globin sequences of 12 species are compared, and their evolutionary trees are constructed by using the distance matrix. The evolutionary tree obtained is consistent with the evolutionary relationship of species. In addition, the correlation coefficient is used to compare the proposed method with the traditional classical algorithm Clustal W and other graphical representation methods and the results of ClustalW. The comparison results show that the proposed method is effective in the study of sequence similarity analysis. Subcellular localization prediction has been a hot topic in bioinformatics. In this paper, we propose a new subcellular location prediction model based on graphical representation and BP neural network. Firstly, the distance matrix between protein sequences is calculated by using a new graphic representation of protein sequences and corresponding numerical characterization, and then introduced into BP neural network to obtain a new subcellular location prediction model. Furthermore, using the constructed prediction model, this paper has carried out experiments on two data sets, ZD98 and CL317, and the overall prediction accuracy on these two data sets is 94.9 and 87.4, respectively. In addition, using the two indexes of individual sensitivity and global prediction accuracy, we compare the prediction results on the same data set ZD98 and CL317 with the subcellular localization prediction method in the previous literature. The results show that the prediction model can effectively predict the subcellular localization of proteins.
【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】：Q811.4;TP183

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本文編號：2260378