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基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)—配體結(jié)合殘基預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2020-05-27 02:18
【摘要】:隨著人類基因組計(jì)劃測(cè)序工作完成,蛋白質(zhì)的相關(guān)研究已成為當(dāng)今生命科學(xué)的主要研究內(nèi)容之一。配體結(jié)合蛋白在諸多生物過程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。蛋白質(zhì)-配體結(jié)合殘基的識(shí)別對(duì)于理解蛋白質(zhì)功能有重要意義。由于傳統(tǒng)測(cè)定方法的技術(shù)細(xì)節(jié)復(fù)雜且成本高昂,處理海量的蛋白質(zhì)需要計(jì)算方法的參與。已知的計(jì)算方法均基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí),可被粗略地分為基于序列的方法和基于三維結(jié)構(gòu)的方法,兩者的根本區(qū)別在于是否使用三維結(jié)構(gòu),前者已在一系列結(jié)合殘基預(yù)測(cè)任務(wù)中勝過后者。然而,已知的蛋白質(zhì)序列在數(shù)量上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過已知的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu),隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,基于序列的方法有相當(dāng)可觀的提升空間。因此,有必要對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)-配體結(jié)合殘基預(yù)測(cè)開展研究。本文的主要工作及貢獻(xiàn)如下:·提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)-配體結(jié)合殘基預(yù)測(cè)方法。該方法(Deepsi)僅使用了序列信息,所用特征共計(jì)7類,分別為位置特異性打分矩陣、溶劑可及性、蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)、二面角、保守性、殘基氨基酸類型和位置編碼。Deepsi可處理變長序列,其深度網(wǎng)絡(luò)采用了全卷積架構(gòu),主要由不同規(guī)格的卷積層堆疊而成,特征最終由一組1×1卷積核整合并由softmax歸一化得到所有殘基關(guān)于結(jié)合殘基的概率分布。隱層表示的有效上下文范圍隨層數(shù)的增長而擴(kuò)大,大范圍有效上下文能夠捕捉兩個(gè)殘基之間的長距離依賴,通過調(diào)整層數(shù)和卷積核大小可精確控制依賴的最大距離。目前已知的最優(yōu)方法COACH及其部分子方法被選為實(shí)驗(yàn)基準(zhǔn)。測(cè)試實(shí)驗(yàn)在一個(gè)基本測(cè)試集和三個(gè)擴(kuò)展測(cè)試集上進(jìn)行,其中基本測(cè)試集包含151條非冗余蛋白質(zhì)。實(shí)驗(yàn)表明Deepsi無需依賴任何采樣手段即可在嚴(yán)重傾斜的訓(xùn)練集上正常擬合并獲取良好的泛化性能,其MCC和精確率相對(duì)于基準(zhǔn)模型的提升分別不低于0.05和16%!ぴ诮Y(jié)合殘基聚集性的基礎(chǔ)上提出了另一種基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)-配體結(jié)合殘基預(yù)測(cè)方法。該方法(i Deepsi)使用的特征與Deepsi相同。由于結(jié)合殘基的位置分布表現(xiàn)出聚集性,i Deepsi在原有深度網(wǎng)絡(luò)中增加了新模塊,從上下文標(biāo)簽或預(yù)測(cè)結(jié)果中提取特征。i Deepsi通過改變其深度網(wǎng)絡(luò)的前向傳播機(jī)制提高了其在測(cè)試過程和生產(chǎn)環(huán)境中的并行度。i Deepsi與Deepsi共用所有數(shù)據(jù)集,同樣可在嚴(yán)重傾斜的訓(xùn)練集上正常擬合。實(shí)驗(yàn)表明i Deepsi相對(duì)于基準(zhǔn)模型在MCC和精確率方面的提升分別不低于0.07和19%。在不使用包括三維結(jié)構(gòu)在內(nèi)的任何模板的前提下,Deepsi和i Deepsi在性能上相對(duì)于已提出的各類方法均有顯著提升,包括最具代表性的COACH。此外,本文還討論了一種訓(xùn)練集增量化方案,其略微提高了預(yù)測(cè)性能。
【圖文】:

過程圖,卷積運(yùn)算,卷積核,過程


x + (2.1)其中 W 表示卷積核的權(quán)值矩陣, 表示偏置項(xiàng)。二維卷積是最為常見的卷積運(yùn)算,以大小為 3 3 的輸入 和一個(gè) 2 2 的卷積核為例,輸出張量的計(jì)算過程如圖2.5所示。11
【學(xué)位授予單位】:華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP18;Q811.4

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本文編號(hào):2682790

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