賴氨酸乙�；揎検且环N被廣泛研究且可逆的蛋白質(zhì)翻譯后修飾,對(duì)細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄調(diào)控、中心代謝、蛋白質(zhì)的合成、細(xì)胞周期、細(xì)胞形態(tài)、信號(hào)傳導(dǎo)等諸多生理過程具有重要的意義。乙�；揎椢稽c(diǎn)的識(shí)別是了解乙酰化蛋白分子機(jī)制的基礎(chǔ)。雖然已經(jīng)有越來越多的研究者發(fā)展計(jì)算方法對(duì)真核生物賴氨酸乙酰位點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別,但對(duì)原核生物賴氨酸乙�；稽c(diǎn)預(yù)測(cè)的研究甚少�；谠松锱c真核生物賴氨酸乙�；瘮�(shù)據(jù)的模體分析,我們發(fā)現(xiàn)原核與真核生物賴氨酸乙�；孜稽c(diǎn)間存在顯著的特異性差異,這表明發(fā)展一種可靠高效的計(jì)算方法分析預(yù)測(cè)原核生物賴氨酸乙�；欠浅Ｓ斜匾�。本文主要從原核生物賴氨酸乙�；鞍滓患�(jí)結(jié)構(gòu)出發(fā),使用彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic net）算法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型,發(fā)展了原核物種特異性乙�；稽c(diǎn)的計(jì)算識(shí)別工具。具體工作內(nèi)容包括:1.特征選擇對(duì)于預(yù)測(cè)模型性能的提升有著重要作用。主要針對(duì)lasso算法、嶺回歸算法和彈性網(wǎng)絡(luò)算法之間的關(guān)系進(jìn)行討論,并闡述了彈性網(wǎng)絡(luò)算法作為一種特征選擇方法具有的優(yōu)良性質(zhì)。2.基于彈性網(wǎng)絡(luò)算法開發(fā)了一個(gè)針對(duì)不同原核生物賴氨酸乙�；稽c(diǎn)的新預(yù)測(cè)工具ProAcePred（http://computbiol.ncu.e... 

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 賴氨酸乙�；揎�
    1.3 計(jì)算方法識(shí)別原核生物賴氨酸乙�；稽c(diǎn)
    1.4 本文主要工作
第2章 彈性網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展研究
    2.1 引言
    2.2 普通線性模型
    2.3 lasso方法與嶺回歸(Ridge regression)算法
        2.3.1 lasso方法
        2.3.2 嶺回歸(Ridge regression)算法
    2.4 彈性網(wǎng)絡(luò)算法
第3章 基于彈性網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別原核生物賴氨酸乙�；稽c(diǎn)
    3.1 引言
    3.2 數(shù)據(jù)與方法
        3.2.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
        3.2.2 特征提取
            3.2.2.1 序列特征
            3.2.2.2 物理化學(xué)特征
            3.2.2.3 進(jìn)化信息
        3.2.3 使用彈性網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化特征向量
        3.2.4 模型優(yōu)化與評(píng)估
    3.3 結(jié)果與討論
        3.3.1 決定最優(yōu)的窗口大小
        3.3.2 特征優(yōu)化結(jié)果
        3.3.3 分析重要特征和貢獻(xiàn)
        3.3.4 ProAcePred方法預(yù)測(cè)原核生物乙�；稽c(diǎn)
    3.4 模型與其他預(yù)測(cè)方法比較
    3.5 結(jié)論
第4章 結(jié)合信息增益預(yù)測(cè)原核生物賴氨酸乙�；稽c(diǎn)及其功能分析
    4.1 引言
    4.2 數(shù)據(jù)與方法
        4.2.1 數(shù)據(jù)收集與處理
        4.2.2 信息增益算法(IG)
        4.2.3 特征提取和優(yōu)化方法
        4.2.4 模型學(xué)習(xí)與評(píng)估
    4.3 結(jié)果與討論
        4.3.1 功能分析
        4.3.2 使用信息增益(IG)優(yōu)化窗口
        4.3.3 通過彈性網(wǎng)絡(luò)(EN)算法優(yōu)化特征向量
        4.3.4 與其他方法比較
    4.4 結(jié)論
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3707927