【摘要】：蛋白質是人體中每個細胞的重要組成成分,它是生命活動的主要執(zhí)行者,調控著整個生命過程。蛋白質組測定和數據分析可以監(jiān)測人體生理狀態(tài)發(fā)生變化時蛋白質種類和數量的變化,幫助我們了解人體的機理和狀態(tài),具有很重要的意義。蛋白質除了在人體中發(fā)揮著重要的作用,還可以幫助化工、醫(yī)療以及制藥等領域提高生成效率。但由于酶(蛋白質)本身的特性,它們一般都無法直接應用于體外復雜的化學體系中,這是因為酶可能出現不穩(wěn)定或者反應條件苛刻等情況。目前改善酶的特性主要通過定向進化實現,而定向進化中的計算方法是提高定向進化生成蛋白質的效率與可用性的重要工具。本文主要從蛋白質組測定后的數據分析和定向進化中同源蛋白庫的構建這兩個方向所需的計算方法進行研究,主要的特色工作包括:(1)針對DIA(Data Independent Acquisition,數據非依賴性采集)數據的無目標分析提出了一種基于卷積神經網絡的MSCNN(Mass Spectrometry Convolutional Neural Network,質譜卷積神經網絡)預處理模型。該模型與DIA-Umpire中的模型相比,能充分利用肽段在MS1(First stage of Mass Spectrometry,一級質譜)和MS2(Second stage of Mass Spectrometry,二級質譜)中的特征,更有效的去除DIA數據中的噪聲峰,對后續(xù)分析有顯著的幫助。(2)針對RTF平臺DIA數據的有目標分析中的預處理和蛋白質定量問題分別給出一種均勻提取預處理算法和提出了一種基于最小平方誤差的蛋白質定量模型,并通過圖譜的TIC(Total Intensity Current,總離子強度)圖變化以及兩個樣品的相對濃度比分別證明了這兩種方法的有效性。(3)針對同源蛋白庫構建中的逆翻譯過程給出一種多目標優(yōu)化的解決方法。我們將逆翻譯過程模型化為多目標問題,并用經典的多目標優(yōu)化算法NSGA-Ⅱ解決,最后通過熒光蛋白親本序列的模擬仿真實驗證明了這種方法相對于常規(guī)的分段算法有很大的性能提升。
【圖文】：

方式容易造成低強度肽段的丟失，實驗重復性較差。而ＤＩＡ是在某個ｍ／ｚ邋（質荷逡逑比）范圍內打碎所有母離子獲�。停樱�，，并且順序地覆蓋整個相關的ｍ／ｚ范圍，無逡逑歧視的獲取所有肽段的信息（圖２．２中灰色直線的長度為ＤＩＡ采集的窗口大小，逡逑一次循環(huán)掃描結束使用的二級掃描個數為窗口個數，圖中ＤＩＡ采集方式的ＭＳＩ逡逑掃描范圍為４００－１６００ｍ／ｚ，進行了大約三次完整的循環(huán)采集，窗口大小為１００ｍ／ｚ，逡逑窗口個數為１０）。相對于ＤＤＡ，ＤＩＡ具有蛋白質覆蓋率更高和重復性更好等優(yōu)逡逑點，成為大規(guī)模和高質量蛋白質組測定的理想技術。逡逑ＤＤＷ集方式邐ＤＩＡ采集方式逡逑—＾邐邐邋—８８｝３搐逡逑ｉ邐車逡逑？邐二ａ掃播邐邐邋二級｝３檐逡逑１６００邐１６００逡逑丨丨丨逡逑．邋．邋？邋丨！邋｜丨邋丨１逡逑母離子庚荷比邐＊邐．邋．邐．邋＊．邐母離子質荷比逡逑（ｍ／ｚ）邐＃邐？邐＊邐（ｍ／ｚ）逡逑？邐？邐？邐ＩＩＩ逡逑？邐‘邐丨丨丨Ｉ丨１邋Ｉ丨逡逑．邐５００…Ｉ．邋丨．邋！＇邐｜逡逑４００邐４００．．．逡逑邐？邋邐？逡逑保留時間（Ｒｅｎｔｅｔｌｏｎｔｉｍｅ）邐保留時間（Ｒｅｍｅｔｌｏｎｔｉｍｅ》逡逑圖２．２邋ＤＤＡ和ＤＩＡ數據采集方式比較逡逑獲�。模桑翑祿螅瑢ζ錈o目標分析的主要流程如圖２．３：先用同位素識別和逡逑去卷積算法對圖譜中的峰進行分組和拆分以提取出峰［１４＿１５】，然后使用預處理算逡逑法對圖譜進行降噪［１１］，接著搜庫軟件使用圖譜匹配算法將預測的蛋白質理論峰逡逑與提取的峰進行匹配以進行蛋白質的定性【１８＿２１］

邐？逡逑保留時間（Ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ邋ｔｉｍｅ）逡逑圖２．４邋ＭＳＩ圖譜示例逡逑卷積神經網絡是一種深層前饋神經網絡，具有局部連接、權重共享等特性，逡逑它是目前圖像處理中最常用的一種模型［３８＿４（＾。從ＤＩＡ數據中提取出肽段的峰信逡逑號有三個維度的信息：質荷比、保留時間和峰強度。這種信號類似于圖像中的逡逑像素點，像素點也是由三個維度的特征組成（行、列和強度），所以本章提出了逡逑ＭＳＣＮＮ邋（Ｍａｓｓ邋Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ邋Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，質譜卷積神經網絡），逡逑其網絡結構如圖２．５。ＭＳＣＮＮ將提取出的肽段相關峰信號特征全部加入到神經逡逑網絡中進行訓練，能充分的利用肽段在ＭＳＩ和ＭＳ２的特征，它提取ＭＳＩ和ＭＳ２逡逑的特征的主要過程：先將圖譜信息經過卷積層（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）提取局部區(qū)域特征，逡逑而后將這些提取的特征輸入到激活函數（Ｒｅｌｕ）中，這是因為激活函數可以彌補逡逑卷積層的線性模型表達力不夠的缺點，然后利用池化層（Ｍａｘ邋Ｐｏｏｌ）進行特征壓逡逑縮
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：Q51;TP18

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本文編號：2629180