本文關(guān)鍵詞：基于蛋白質(zhì)序列信息預(yù)測(cè)二硫鍵的新方法研究　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 二硫鍵 連接模式 特征選擇 支持向量回歸

【摘要】：蛋白質(zhì)(protein)是一切生命活動(dòng)的物質(zhì)基礎(chǔ),一切重要的生命現(xiàn)象與生理機(jī)能都與蛋白質(zhì)息息相關(guān),蛋白質(zhì)組學(xué)是生物信息學(xué)一個(gè)重要研究分支,通過(guò)該分支的研究,人類可以更加深入了解生命過(guò)程的本質(zhì),從源頭上對(duì)疾病的預(yù)防與治療獲得理論依據(jù),進(jìn)而提高人類生活質(zhì)量,因此受到各國(guó)政府和眾多學(xué)者重視。隨著基因工程進(jìn)入后基因組時(shí)代,蛋白質(zhì)組學(xué)成為生物信息學(xué)主要的研究方向。作為由大量氨基酸通過(guò)復(fù)雜化學(xué)過(guò)程形成的生物大分子,蛋白質(zhì)具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)與功能,這些功能本質(zhì)上由氨基酸殘基通過(guò)不同結(jié)合方式與相互作用實(shí)現(xiàn),二硫鍵作為維持蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能穩(wěn)定的蛋白質(zhì)重要特征,其氧化狀態(tài)與連接模式具有較大研究?jī)r(jià)值。近年來(lái),蛋白質(zhì)測(cè)序技術(shù)得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展,蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng),需要測(cè)定的二硫鍵數(shù)目也隨之爆炸式增長(zhǎng),通過(guò)傳統(tǒng)的生物學(xué)方法檢測(cè)二硫鍵,不僅成本巨大,而且需要耗費(fèi)大量時(shí)間,因此,通過(guò)智能算法快速而精確預(yù)測(cè)二硫鍵是當(dāng)務(wù)之急,近年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)的方法已被廣泛應(yīng)用到二硫鍵預(yù)測(cè)中,僅就二硫鍵連接模式而言,不同的半胱氨酸對(duì)具有成鍵與非成鍵兩種狀態(tài),這是典型的二分類問(wèn)題。前人的實(shí)驗(yàn)研究大多通過(guò)特征提取,特征選擇,并最終通過(guò)分類模型預(yù)測(cè)半胱氨酸的狀態(tài)與連接模式。本文研究二硫鍵連接模式時(shí),將特征分為氨基酸殘基特征,半胱氨酸對(duì)特征與全局特征,通過(guò)將特征分組進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)找到對(duì)預(yù)測(cè)最有利的特征集。在進(jìn)行特征選擇時(shí),首先通過(guò)計(jì)算單個(gè)特征得分(包括方差得分,費(fèi)舍得分,拉普拉斯得分)選擇有代表性的特征,將這些特征進(jìn)行相關(guān)性選擇,將最終選擇的特征利用多個(gè)不同的分類器進(jìn)行二硫鍵連接模式的預(yù)測(cè)。與前人相比,本文在特征選擇時(shí)進(jìn)行了相關(guān)性選擇。本文算法與數(shù)據(jù)集可在https://github.com/snep5021/Disulfidesprediction獲取。
[Abstract]:Protein ( protein ) is the material basis of all life activities , and all important life phenomena and physiological functions are closely related to proteins . Proteomics is an important research branch of bioinformatics . In recent years , the method of protein sequencing has been widely applied to the prediction of disulfide bonds .

【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：Q51;Q811.4

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