本文關鍵詞：基于蛋白質序列信息預測二硫鍵的新方法研究　出處：《南京理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 二硫鍵 連接模式 特征選擇 支持向量回歸

【摘要】：蛋白質(protein)是一切生命活動的物質基礎,一切重要的生命現(xiàn)象與生理機能都與蛋白質息息相關,蛋白質組學是生物信息學一個重要研究分支,通過該分支的研究,人類可以更加深入了解生命過程的本質,從源頭上對疾病的預防與治療獲得理論依據(jù),進而提高人類生活質量,因此受到各國政府和眾多學者重視。隨著基因工程進入后基因組時代,蛋白質組學成為生物信息學主要的研究方向。作為由大量氨基酸通過復雜化學過程形成的生物大分子,蛋白質具有復雜的結構與功能,這些功能本質上由氨基酸殘基通過不同結合方式與相互作用實現(xiàn),二硫鍵作為維持蛋白質結構與功能穩(wěn)定的蛋白質重要特征,其氧化狀態(tài)與連接模式具有較大研究價值。近年來,蛋白質測序技術得到突飛猛進的發(fā)展,蛋白質數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長,需要測定的二硫鍵數(shù)目也隨之爆炸式增長,通過傳統(tǒng)的生物學方法檢測二硫鍵,不僅成本巨大,而且需要耗費大量時間,因此,通過智能算法快速而精確預測二硫鍵是當務之急,近年來,機器學習的方法已被廣泛應用到二硫鍵預測中,僅就二硫鍵連接模式而言,不同的半胱氨酸對具有成鍵與非成鍵兩種狀態(tài),這是典型的二分類問題。前人的實驗研究大多通過特征提取,特征選擇,并最終通過分類模型預測半胱氨酸的狀態(tài)與連接模式。本文研究二硫鍵連接模式時,將特征分為氨基酸殘基特征,半胱氨酸對特征與全局特征,通過將特征分組進行對比試驗找到對預測最有利的特征集。在進行特征選擇時,首先通過計算單個特征得分(包括方差得分,費舍得分,拉普拉斯得分)選擇有代表性的特征,將這些特征進行相關性選擇,將最終選擇的特征利用多個不同的分類器進行二硫鍵連接模式的預測。與前人相比,本文在特征選擇時進行了相關性選擇。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 .

【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：Q51;Q811.4

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