【摘要】：在人類基因組計(jì)劃完成后,以研究蛋白質(zhì)間相互作用與識(shí)別為核心的蛋白質(zhì)組學(xué)(Proteomics)迅速興起。其中蛋白質(zhì)-配體對(duì)接方法是研究蛋白質(zhì)之間相互作用與識(shí)別的主要內(nèi)容之一,它可以對(duì)研究細(xì)胞中蛋白質(zhì)序列-結(jié)構(gòu)-功能的關(guān)系提供重要的理論參考價(jià)值,對(duì)蛋白質(zhì)交互作用的研究、蛋白質(zhì)復(fù)合物預(yù)測(cè)以及計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)具有重要意義。目前使用基于蛋白質(zhì)序列的方法來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)-配體離子結(jié)合位點(diǎn)已經(jīng)有了較為完善的方法。特別是隨著蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)精度的不斷提高,研究人員可以獲得更高精度的蛋白質(zhì)三維空間結(jié)構(gòu)。進(jìn)而可以構(gòu)建精確的蛋白質(zhì)結(jié)合位點(diǎn)預(yù)測(cè)模型。特征提取與選擇是特征成功表示的重要一步,也是后續(xù)構(gòu)建有效模型的關(guān)鍵組成部分。為了更有效的表達(dá)蛋白質(zhì)序列信息,本文從特征提取和特征選擇兩方面對(duì)蛋白質(zhì)金屬離子和自由基離子信息表示的方法進(jìn)行研究。本文通過(guò)提取蛋白質(zhì)序列的PSSM打分矩陣、二級(jí)結(jié)構(gòu)、氨基酸組成、CKSAAP結(jié)構(gòu)信息、溶劑可及表面積、正負(fù)電荷等14種特征,然后通過(guò)串聯(lián)方式將所有特征合并在一起得到一個(gè)高維、稀疏的矩陣來(lái)表達(dá)蛋白質(zhì)序列的特征信息。接著本文提出一個(gè)加權(quán)特征選擇方法(Weighted Feature Selection,WFS)對(duì)特征進(jìn)行選擇,并通過(guò)特征選取方法刪去冗余和不相關(guān)的特征來(lái)進(jìn)一步降維,減少算法運(yùn)行時(shí)間。由于本文處理的數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量差別很大,為最大限度的提高特征選擇的質(zhì)量,最后本文分別使用卡方檢驗(yàn)特征選擇、sfm特征選擇、隨機(jī)森林特征選擇、WFS特征選擇四種方法對(duì)不同的數(shù)據(jù)集使用動(dòng)態(tài)的選擇策略。實(shí)驗(yàn)證明該策略有比較好的效果。在提取特征后,為了構(gòu)建更為有效的預(yù)測(cè)模型,本文提出了一個(gè)基于Tscore得分和分類器不一致度量得分的多分類器動(dòng)態(tài)選擇集成模型。該模型分類兩個(gè)階段,單分類器排序和多分類器動(dòng)態(tài)選擇集成。在第一個(gè)階段中首先使用分類器池中的單分類器分別對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,每個(gè)分類器得到一個(gè)Tscore得分,然后依據(jù)此得分對(duì)所有的分類器進(jìn)行降序排列。在第二個(gè)階段中依次在集成分類器池中選擇單分類器,如果當(dāng)前的集成分類器Tscore得分大于上一步的得分并且分類器不一致性度量指標(biāo)大于某個(gè)閾值,則繼續(xù)添加分類器,否則停止集成。最后將本文提出的方法應(yīng)用到蛋白質(zhì)金屬離子和自由基離子結(jié)合位點(diǎn)預(yù)測(cè)的問(wèn)題中,通過(guò)在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),得到了較好的預(yù)測(cè)效果;然后與經(jīng)典預(yù)測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了本文方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：Q51

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本文編號(hào)：2738141