隨著蛋白質(zhì)測序技術的不斷向前發(fā)展,蛋白質(zhì)序列的數(shù)量在蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中呈現(xiàn)指數(shù)型的增長。由于通過生物實驗來確定蛋白質(zhì)結構的方法不能滿足目前的研究需求,因此研究和預測蛋白質(zhì)接觸圖是一個非常有效的方法。另外蛋白質(zhì)接觸圖的研究和預測不僅有助于對蛋白質(zhì)結構的研究,還有助于對蛋白質(zhì)功能的研究,已成為蛋白質(zhì)三維結構建模的重要工具。本文采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡的框架對蛋白質(zhì)接觸圖進行預測,具體研究工作如下:(1)在數(shù)據(jù)提取方面,考慮到序列信息在生物信息學中的重要作用,本文提取了蛋白質(zhì)序列的二級結構以及溶劑可及性,用于擴充特征;另外,多序列比對在蛋白質(zhì)接觸圖中的主要作用是能夠提供一種包含序列信息的特征,本文使用HHblits生成較為準確的多序列比對,并用于生成PSSM與PSFM特征;最后本文從進化耦合分析方法中提取成對特征,并與前述特征相結合。(2)本文構建了一種ResNet和DenseNet相結合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡框架用于蛋白質(zhì)接觸圖預測,并且使用了全新的特征集合。該框架使用一維的ResNet處理由多序列比對生成的序列特征(包括PSSM、Secondary Structure、Solvent Accessibili...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?１９９０－２０１９年ＰＤＢ蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)數(shù)量增長圖??

與ＤｅｎｓｅＮｅｔ的蛋白質(zhì)接觸圖預測研究??１８００００?－ｊ??１６００００?■蛋白質(zhì)總數(shù)量：??］４〇〇〇〇?■已知結構的蛋白質(zhì)數(shù)量??＾?１２００００??？?１０００００?■??＾?８００００??＾?６００００??栽?４００００?，?＿｜｜??２００００?；?Ｌｌ?Ｌ?ｉ?....

圖２．１蛋白質(zhì)接觸圖??

的定義。它們指出蛋白質(zhì)接觸圖ｌ３］中的接觸是指兩個殘基的Ｐ碳原子（甘氨酸為ａ??碳原子）之間的歐式距離小于８Ａ。接觸可以分為三種類別：１）長接觸：兩個殘基??之間的距離大于２４個殘基；２）中接觸：兩個殘基之間的距離在１２？２３個殘基之??間；３）短接觸：兩個殘基之間的距離在６？１....

圖２．３?ＨＨｂｌｉｔｓ生成ＭＳＡ流程圖??

蛋白質(zhì)接觸圖預測研究??驟為：第一，用提交的序列在數(shù)據(jù)庫中進行搜索；第二，對初始的結果進行多序??列比對，構建初始ＰＳＳＭ；第三，用ＰＳＳＭ作為查詢序列，搜索數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)較??遠的相似性序列，并給出Ｅ－ｖａｌｕｅ；第四，構建新的ＰＳＳＭ，重復步驟３。這個過??程不斷迭代，直到?jīng)]有....

圖２．４?ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)圖??

浙江理工大學碩士學位論文?基于ＲｅｓＮｅｔ與ＤｅｎｓｅＮｅｔ的蛋白質(zhì)接觸圖預測研究??２．３．１激活函數(shù)??激活函數(shù)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡的重要組成部分，其主要是為神經(jīng)網(wǎng)絡模型引入非??線性的特性，使網(wǎng)絡模型具有非線性的建模能力。目前常用的激活函數(shù)有ｓｉｇｍｏｉｄ??函數(shù)、ｔａｎｈ函數(shù)、....

本文編號：3982165