【摘要】：隨著測序技術(shù)的快速發(fā)展,蛋白質(zhì)序列數(shù)量與已測定結(jié)構(gòu)與功能的蛋白質(zhì)數(shù)量的差距越來越大,迫切需要通過理論計算方法實現(xiàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能的預(yù)測。目前,許多有效的方法被提出來研究蛋白質(zhì)序列、結(jié)構(gòu)和功能之間的關(guān)系,但不同方法在解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能研究中具有偏好性。因此,本文主要圍繞蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能研究中方法展開,系統(tǒng)地比較分析了不同的特征提取方法、特征挑選方法和預(yù)測算法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類、蛋白質(zhì)紊亂、蛋白質(zhì)分子伴侶、蛋白質(zhì)溶解度和RNA結(jié)合蛋白質(zhì)的預(yù)測中效率。主要研究內(nèi)容如下:1、簡要介紹了蛋白質(zhì)研究的研究背景及意義、蛋白質(zhì)的組成、結(jié)構(gòu)和物理化學性質(zhì),并簡述了常用的數(shù)據(jù)庫及本文采用的數(shù)據(jù)集,為本文的研究提供了理論和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2、分析比較了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能預(yù)測中氨基酸約化和特征提取方法。根據(jù)522種氨基酸性質(zhì)將20種氨基酸約化成k類,提取蛋白質(zhì)6類不同信息,結(jié)合支持向量機比較分析了氨基酸約化與信息提取方法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能預(yù)測中的效率。結(jié)果表明,在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類和蛋白質(zhì)分子伴侶預(yù)測中,最好采用氨基酸的轉(zhuǎn)向傾向類性質(zhì)約化20種氨基酸,再提取蛋白質(zhì)的順序特征,而蛋白質(zhì)溶解度的預(yù)測則偏向于蛋白質(zhì)的RCTD特征提取方法。3、分析比較了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能預(yù)測中特征挑選方法。本章選取了基于互信息的特征挑選方法、基于支持向量機的特征挑選方法等16種,結(jié)合K近鄰預(yù)測算法比較分析了特征挑選方法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能預(yù)測中的效率。結(jié)果表明,基于非線性支持向量機的特征挑選方法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預(yù)測、蛋白質(zhì)溶解度預(yù)測、蛋白質(zhì)分子伴侶預(yù)測和蛋白質(zhì)溶解度預(yù)測中表現(xiàn)最好,經(jīng)過挑選后特征的準確率提升了13.16%-71%,尤其是蛋白質(zhì)的k-mer特征和PSSM特征。4、分析比較了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能預(yù)測中預(yù)測算法。本章選取了線性判別分析算法、主成分分析判別算法等7種預(yù)測算法,并比較分析了不同預(yù)測算法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能中效率。結(jié)果表明,在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預(yù)測中,SVM預(yù)測算法表現(xiàn)最好,尤其與蛋白質(zhì)PRseAAC特征結(jié)合,預(yù)測準確率達到99.15%;選擇PCADA、CART、PLSDA、KNN或者SVM算法可以較準確地預(yù)測蛋白質(zhì)的分子伴侶;在蛋白質(zhì)紊亂預(yù)測中,KNN預(yù)測算法與蛋白質(zhì)RCTD特征結(jié)合表現(xiàn)最好,準確率達到了94.75%;蛋白質(zhì)溶解度預(yù)測應(yīng)選取PSSM特征,結(jié)合PLSDA和PCADA預(yù)測算法;而在預(yù)測RNA結(jié)合的蛋白質(zhì)時,采用GO特征和CART算法的組合或者GO特征和PLSDA算法的組合,都能獲得較好的預(yù)測準確率。
[Abstract]:With the rapid development of sequencing technology, the gap between the number of protein sequences and the number of proteins with measured structure and function is increasing. Therefore, it is urgent to realize the prediction of protein structure and function by theoretical calculation. At present, many effective methods have been proposed to study the relationship among protein sequence, structure and function, but different methods have a preference in solving the problem of protein structure and function. Therefore, this paper mainly focuses on the research methods of protein structure and function, and systematically compares and analyzes different feature extraction methods, feature selection methods and prediction algorithms in protein structure class, protein disorder, protein molecular chaperone. Protein solubility and RNA binding protein prediction efficiency. The main research contents are as follows: 1. The background and significance of protein research, the composition, structure and physicochemical properties of protein are briefly introduced, and the commonly used databases and the data sets used in this paper are briefly introduced. 2. The methods of amino acid reduction and feature extraction in the prediction of protein structure and function were analyzed and compared. According to the properties of 522 amino acids, 20 kinds of amino acids were reduced to k class, and 6 kinds of different information of protein were extracted. The efficiency of amino acid reduction and information extraction methods in predicting protein structure and function was compared and analyzed with support vector machine (SVM). The results showed that in the prediction of protein structure and protein molecular chaperone, it was better to use the conversion tendency of amino acids to reduce 20 kinds of amino acids, and then extract the sequence characteristics of proteins. However, the prediction of protein solubility tends to the RCTD feature extraction method of protein. 3. The feature selection method in protein structure and function prediction is analyzed and compared. In this chapter, 16 feature selection methods based on mutual information and support vector machine are selected, and the efficiency of feature selection in protein structure and function prediction is compared with K-nearest neighbor prediction algorithm. The results show that the feature selection method based on nonlinear support vector machine performs best in protein structure prediction, protein solubility prediction, protein molecular chaperone prediction and protein solubility prediction. The accuracy of the selected features is improved by 13.16- 71, especially the k-mer features and PSSM features of proteins. 4. The prediction algorithms in the prediction of protein structure and function are analyzed and compared. In this chapter, seven prediction algorithms, such as linear discriminant analysis (LDA) and principal component analysis (PCA), are selected, and the efficiency of different prediction algorithms in protein structure and function is compared and analyzed. The results show that the SVM prediction algorithm is the best in protein structure class prediction, especially combined with protein PRseAAC features, and the prediction accuracy is 99.15. The molecular chaperones of proteins can be predicted accurately by choosing PCADA,CART,PLSDA,KNN or SVM algorithms, and in the prediction of protein disturbance, the combination of KNN prediction algorithm with protein RCTD features is the best, and the accuracy is 94.75%. In predicting protein solubility, PSSM features should be selected, combined with PLSDA and PCADA prediction algorithms, while the combination of GO feature and CART algorithm or GO feature and PLSDA algorithm can obtain better prediction accuracy when predicting RNA bound proteins.
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：Q51

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本文編號：2427636