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基于代價敏感學(xué)習(xí)的SUMO蛋白質(zhì)修飾位點預(yù)測的研究

發(fā)布時間:2021-11-09 04:54
  隨著科學(xué)技術(shù)的爆炸式發(fā)展,人類在很多領(lǐng)域都獲得了不小的進(jìn)步。人類基因組計劃的實施以及下一代基因測序技術(shù)的成熟也產(chǎn)生了海量的生物數(shù)據(jù)。如何利用最新的技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)背后的生物信息,對于生物學(xué)的長足發(fā)展具有重要意義。翻譯后修飾是一類通過改變蛋白質(zhì)原始化學(xué)組成成分的調(diào)節(jié)過程。它通過在一個或者多個氨基酸殘基上添加修飾的基因組(例如磷酸酯,糖基,泛素和脂肪;﹣碚{(diào)節(jié)蛋白質(zhì)功能和細(xì)胞過程。小泛素修飾(SUMO)是翻譯后修飾中非常獨特和重要的一種,主要通過改變細(xì)胞內(nèi)定位或其他類型的翻譯后修飾來調(diào)節(jié)底物功能。SUMO蛋白是泛素類蛋白家族的重要成員之一,可影響蛋白質(zhì)的穩(wěn)定性,酶活性以及蛋白質(zhì)相互作用。鑒定原核生物或真核生物中的SUMO蛋白修飾位點是十分重要的,可以幫助我們更好地了解各種疾病的發(fā)病機制,如癌癥和阿爾茨海默氏病。數(shù)據(jù)不平衡現(xiàn)象在生物信息學(xué)中十分常見,正樣本的數(shù)量遠(yuǎn)小于負(fù)樣本的數(shù)量,在SUMO蛋白修飾位點預(yù)測的研究中中也存在這一現(xiàn)象。并且機器學(xué)習(xí)算法很容易受到數(shù)據(jù)不平衡的影響,盡管已開發(fā)出多種預(yù)測SUMO蛋白修飾位點的計算方法,但它們在不平衡數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)不佳,正樣本的識別率都偏低。本文首先分析... 

【文章來源】:華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于代價敏感學(xué)習(xí)的SUMO蛋白質(zhì)修飾位點預(yù)測的研究


切割蛋白質(zhì)序列

卷積,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積核


華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文45圖6-1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CPU和GPU中不同層的時間分布卷積操作是指將每個卷積核與圖像中與卷積核大小相同的局部圖像對應(yīng)的像素點的值進(jìn)行乘法加法的操作。特征圖是指卷積核依次滑過圖像每個位置得到的結(jié)果圖,卷積核可以有多個不同的尺寸,如3x3,5x5。操作過程如圖6-2所示:120553210323503520151332141205320441213135200231210110232023特征圖(7*7)卷積核(3*3)結(jié)果圖(5*5)圖6-2卷積操作CNN中的卷積層包含三個參數(shù):1)深度depth,表示通道數(shù),也是卷積核的數(shù)量;2)步長stride,表示卷積核在原始圖像上每次移動的步數(shù);3)零填充zero-padding,表示是否需要在原始圖像的邊緣用0來填充,數(shù)值代表填充的圈數(shù)。


本文編號:3484664

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