發(fā)布時(shí)間：2021-04-01 10:52

　　蛋白質(zhì)作為生命體的基礎(chǔ)物質(zhì)之一,其功能發(fā)揮對(duì)于各種生命活動(dòng)如新陳代謝、激素調(diào)節(jié)、細(xì)胞活動(dòng)和酶的催化反應(yīng)等都起到關(guān)鍵性的作用。因此,蛋白質(zhì)相互作用研究不僅有利于了解生命運(yùn)行機(jī)制,而且對(duì)于新藥研發(fā)等方面都具有重要意義。然而,采用傳統(tǒng)生物實(shí)驗(yàn)方法鑒定蛋白質(zhì)之間的相互作用不僅成本高昂,而且還存在著較高的假陽性和假陰性率。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,采用智能計(jì)算的方法對(duì)蛋白質(zhì)相互作用進(jìn)行預(yù)測(cè)不僅速度快,而且準(zhǔn)確率高,已成為預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)相互作用重要手段。本文的主要工作如下:（1）基于矩陣的特征提取方法選擇。為了高效且全面地提取到蛋白質(zhì)序列中重要的特征向量矩陣,本文分別使用了矩陣主成分分析和矩陣線性判別分析方法對(duì)經(jīng)過數(shù)值化表示后的蛋白質(zhì)序列信息進(jìn)行特征提取。通過在H.pylori、S.cerevisiae和Human數(shù)據(jù)集上與其它特征提取方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比,證明了本文提出特征提取方法的有效性。（2）基于稀疏表示的預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)。本文分別采用了稀疏表示模型和加權(quán)稀疏表示模型來實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測(cè)的功能。通過與支持向量機(jī)和其它模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)基于稀疏表示的模型能夠很好的與本文使用的特征提取方法相結(jié)合,并具有優(yōu)... 

【文章來源】：西京學(xué)院陜西省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

蛋白質(zhì)序列特征提取流程圖

近些年來隨著計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展，稀疏表示不僅應(yīng)用于信號(hào)處理領(lǐng)域在圖像修復(fù)、模式識(shí)別、目標(biāo)追蹤和圖像分類等諸多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用中，首先介紹了稀疏表示模型的基本理論，其次以 K-SVD 字典學(xué)習(xí)方法為例了稀疏表示模型中的字典學(xué)習(xí)過程，并簡要概述了稀疏表示模型在蛋白質(zhì)相預(yù)測(cè)中的實(shí)際應(yīng)用。.1 稀疏表示如下圖 2.2 所示，假設(shè)樣本 X 表示 M×N 大小的矩陣表示，其中每一行代 X 中的每一行向量，每一列代表矩陣 X 中的每一個(gè)列向量，一般而言，該矩稠密的，即大多數(shù)元素不為 0。稀疏表示的含義是尋找一個(gè)稀疏系數(shù)矩陣 （以及一個(gè)字典矩陣 D（M×K），使得 D× 盡可能的還原矩陣 X，該矩陣可能的稀疏，即大多數(shù)元素都為 0，則矩陣 便是矩陣 X 的稀疏表示。目前聽到的壓縮感知技術(shù)就是來自稀疏表示的思想，只不過它是稀疏表示的逆，并且壓縮感知的前提是樣本要具有一定稀疏性。

具體的匹配追蹤方法流程圖如下圖 2.3所示。圖 2. 3 匹配追蹤方法流程圖2.3.2 字典學(xué)習(xí)采用以上方法只是獲取了稀疏系數(shù)的矩陣，也就是說字典 D 矩陣是固定不變的，這樣一來訓(xùn)練出的模型自適應(yīng)能力較差，泛化能力也較低，為了彌補(bǔ)這方面的不足，Michal Aharon 等人提出了一種用于字典學(xué)習(xí)的 KSVD 方法[35]，此方法能夠根據(jù)不同訓(xùn)練樣本自適應(yīng)的構(gòu)造出新的字典 D’。其 KSVD 名字的由來是該方法要經(jīng)過

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3113216