蛋白質(zhì)需要在正確的時(shí)間出現(xiàn)在正確的亞細(xì)胞位置,并與相應(yīng)的分子結(jié)合才能正確行使它們的功能。因此,準(zhǔn)確的獲取蛋白質(zhì)亞細(xì)胞位置對(duì)于理解蛋白質(zhì)的功能、癌癥靶向藥研發(fā)以及癌癥標(biāo)記物的篩選起著不可替代的作用。早期對(duì)于蛋白質(zhì)亞細(xì)胞位置的獲取是采用傳統(tǒng)的生物分子學(xué)實(shí)驗(yàn)得到蛋白質(zhì)數(shù)據(jù),研究人員再根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行亞細(xì)胞位置標(biāo)注。但是,此方法消耗了大量的人力、資金和時(shí)間。因此,基于已有的海量生物數(shù)據(jù)和模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)理論,研究人員致力于開發(fā)自動(dòng)的亞細(xì)胞位置預(yù)測(cè)模型。盡管現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型對(duì)于人類、動(dòng)物和植物蛋白質(zhì)的亞細(xì)胞位置預(yù)測(cè)取得了令人鼓舞的效果,但是這些預(yù)測(cè)模型幾乎是基于蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù),這導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確捕獲蛋白質(zhì)在不同生化環(huán)境中的表達(dá)和分布變化,例如:當(dāng)目標(biāo)蛋白質(zhì)所在人體組織發(fā)生癌變時(shí)。相反,蛋白質(zhì)圖像可以準(zhǔn)確直觀的反映蛋白質(zhì)在人體組織中的表達(dá)情況,例如:組織的紋理分布、輪廓、邊緣和顏色信息,使的基于蛋白質(zhì)圖像數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型能夠精確捕獲蛋白質(zhì)在正常與癌癥人體組織中的分布模式,從而高效的完成癌癥標(biāo)記物的篩選和臨床醫(yī)學(xué)試驗(yàn)。因此,本文采用了蛋白質(zhì)圖像數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,通過挖掘蛋白質(zhì)圖像的頻域信息以及采用深度學(xué)習(xí)... 

【文章來源】：江西科技師范大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

在人類正常以及癌癥組織中，蛋白質(zhì)圖片和蛋白質(zhì)序列的對(duì)比

第1章緒論9圖1-2本文結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)述本文的具體結(jié)構(gòu)安排如下：第一章主要介紹了精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)圖像亞細(xì)胞位置的研究意義和本文所做的主要工作。第二章主要介紹了蛋白質(zhì)和亞細(xì)胞位置的基本知識(shí)以及蛋白質(zhì)圖像領(lǐng)域內(nèi)常用的特征提取方法。第三章主要介紹了本研究中提出的基于單演多尺度解析信號(hào)和圖像強(qiáng)度編碼的多標(biāo)記蛋白質(zhì)圖像亞細(xì)胞位置預(yù)測(cè)模型MIC_Locator。第四章主要介紹了本文中提出的基于注意力機(jī)制和殘差網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型AR_Locator。第五章總結(jié)與展望。

第2章背景知識(shí)介紹10第2章基礎(chǔ)知識(shí)簡(jiǎn)述在后基因時(shí)代，盡管大量的蛋白質(zhì)序列可以被研究人員通過測(cè)序技術(shù)獲得，但是序列信息仍然無(wú)法直觀的刻畫蛋白質(zhì)在不同組織生理環(huán)境中的表達(dá)和分布情況，例如：蛋白質(zhì)在正常和癌癥組織中。隨著電子顯微鏡的快速發(fā)展，研究人員嘗試通過電子顯微鏡對(duì)蛋白質(zhì)在組織和細(xì)胞中直接進(jìn)行觀測(cè)，海量的蛋白質(zhì)圖像被獲得。由于蛋白質(zhì)圖像可以極大的反映蛋白質(zhì)在組織及細(xì)胞中的分布以及表達(dá)，在癌癥標(biāo)記物篩查、癌癥臨床診斷和靶向藥的研發(fā)中蛋白質(zhì)圖像均被大量的使用。海量的蛋白質(zhì)圖像數(shù)據(jù)，導(dǎo)致以往通過專家做生物實(shí)驗(yàn)來獲取蛋白質(zhì)亞細(xì)胞位置的方法越來越無(wú)法適應(yīng)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。因此，國(guó)內(nèi)外大量的研究人員開始嘗試使用模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來構(gòu)建亞細(xì)胞位置預(yù)測(cè)模型，從而自動(dòng)的對(duì)蛋白質(zhì)圖像的亞細(xì)胞位置進(jìn)行分類及預(yù)測(cè)。從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度，自動(dòng)化的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建過程主要分為以下4個(gè)步驟：（1）收集和整理基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。（2）高效的圖像特征提取方法。（3）分類器的建立。（4）預(yù)測(cè)模型性能的評(píng)估。本章主要介紹蛋白質(zhì)、亞細(xì)胞位置、蛋白質(zhì)圖像和常用的蛋白質(zhì)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)知識(shí)。2.1蛋白質(zhì)基礎(chǔ)知識(shí)細(xì)胞是人體構(gòu)成的基本單位，人體的一切生命活動(dòng)都離不開細(xì)胞的參與。在細(xì)胞中，有無(wú)數(shù)個(gè)蛋白質(zhì)分子，它們是生命活動(dòng)的主要承擔(dān)者[65]。蛋白質(zhì)是生物大分子，由一個(gè)或多個(gè)氨基酸組成[66]。蛋白質(zhì)主要的功能包括：代謝反應(yīng)的催化、DNA的復(fù)制和轉(zhuǎn)移生物分子等等。蛋白質(zhì)之間的主要差異是由氨基酸序列所決定，這導(dǎo)致蛋白質(zhì)具有不同的結(jié)構(gòu)和組成成分，從而導(dǎo)致其功能各異。圖2-1氨基酸結(jié)構(gòu)通式示意圖盡管蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能各不相同，但是蛋白質(zhì)都是由氨基酸通過脫水縮

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3382646