本文關鍵詞：基于序列的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測的機器學習模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：從急劇膨脹的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)信息中分析其結(jié)構(gòu)和生物功能是后基因組時代面臨的一個重要挑戰(zhàn)。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類型能直觀描述蛋白質(zhì)的完整空間折疊結(jié)構(gòu)模式,是解釋蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能的重要信息來源,為相關生物技術的發(fā)展提供了理論依據(jù)。然而確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類型的傳統(tǒng)生物實驗方法不僅周期長而且成本高,所以利用數(shù)學方法和計算機技術開發(fā)快速有效的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測模型與實驗方法互為補充將是一項非常有意義的工作。本文以蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測為研究背景,基于統(tǒng)計模式識別的理論與方法,深入研究了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測中的特征表示問題,主要成果有：(1)本文提出了基于蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)信息的特征表示方法。該方法在預測的線性二級結(jié)構(gòu)序列基礎上,從二級結(jié)構(gòu)含量、順序和距離三個角度分別設計反映二級結(jié)構(gòu)元素含量及其空間排列方式的特征,特別是大量與二級結(jié)構(gòu)片段相關的距離特征。通過四個低序列相似性數(shù)據(jù)集上與其它基于二級結(jié)構(gòu)的預測方法對比結(jié)果表明,這種基于二級結(jié)構(gòu)含量、順序和距離設計的特征表示方法更能有效地描述蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的空間排布信息,其總體分類準確率以及α/β類和α+β類分類準確率有著不同程度的提高,是一種有效的特征表示方法。另外,為了研究蛋白質(zhì)罕見二級結(jié)構(gòu)對結(jié)構(gòu)類預測性能的影響,設計了9個基于罕見二級結(jié)構(gòu)的特征,實驗結(jié)果說明罕見二級結(jié)構(gòu)信息可以有效的改進蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測模型的性能。(2)本文提出了基于蛋白質(zhì)序列進化信息的特征表示方法。蛋白質(zhì)進化信息反映了蛋白質(zhì)序列中各個位置的氨基酸殘基在進化過程中的保守性,這對揭示蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能有重要意義。從蛋白質(zhì)氨基酸序列出發(fā),由PSI-BLAST預測獲取相應的位置特異性打分矩陣,設計了五種蛋白質(zhì)氨基酸進化差異公式用于蛋白質(zhì)序列特征表示。兩個低序列相似性數(shù)據(jù)集上的預測結(jié)果顯示了本文提出方法的有效性。此外,研究了基于二級結(jié)構(gòu)和進化信息的多特征融合的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測方法,實驗結(jié)果表明有效的特征融合確實可以顯著改善原有基于單一信息來源的特征預測模型的分類準確率,這為基于多源信息特征融合來預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類提供了新思路。
【關鍵詞】：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類 二級結(jié)構(gòu) 位置特異性打分矩陣 支持向量機
【學位授予單位】：中國海洋大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：Q51
【目錄】：

• 摘要5-7
• abstract7-11
• 1 緒論11-27
• 1.1 引言11-12
• 1.2 蛋白質(zhì)基礎理論知識12-20
• 1.2.1 蛋白質(zhì)的層次性結(jié)構(gòu)12-16
• 1.2.2 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類16-20
• 1.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測概述20-24
• 1.3.1 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測問題20
• 1.3.2 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-24
• 1.4 本文的主要工作24-27
• 2 材料和方法27-37
• 2.1 數(shù)據(jù)集27-29
• 2.2 分類算法29-31
• 2.3 分類算法的性能評估31-34
• 2.3.1 分類算法性能評估方法31-33
• 2.3.2 分類算法的性能評估指標33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-37
• 3 基于二級結(jié)構(gòu)信息的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測方法37-63
• 3.1 引言37
• 3.2 基于二級結(jié)構(gòu)信息的蛋白質(zhì)特征表示方法37-48
• 3.2.1 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預測37-39
• 3.2.2 蛋白質(zhì)特征表示39-46
• 3.2.3 特征選擇46-48
• 3.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測分類算法設計48-50
• 3.4 結(jié)果與討論50-61
• 3.4.1 本章蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測方法的結(jié)果50-53
• 3.4.2 特征分析53-55
• 3.4.3 與現(xiàn)有其它方法比較55-57
• 3.4.4 多種分類算法預測比較57-58
• 3.4.5 罕見二級結(jié)構(gòu)特征對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測性能的影響58-61
• 3.5 本章小結(jié)61-63
• 4 基于序列進化信息的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測方法63-89
• 4.1 引言63-64
• 4.2 基于序列進化信息的蛋白質(zhì)序列特征表示方法64-69
• 4.2.1 位置特異性打分矩陣64-66
• 4.2.2 蛋白質(zhì)序列特征表示66-69
• 4.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類預測分類算法設計69-70
• 4.4 結(jié)果與討論70-78
• 4.4.1 五種序列表示方法的比較70-74
• 4.4.2 特征分析74-75
• 4.4.3 與現(xiàn)有其它方法比較75-77
• 4.4.4 多種分類算法預測比較77-78
• 4.5 融合二級結(jié)構(gòu)信息和進化信息預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)類78-86
• 4.5.1 蛋白質(zhì)序列特征表示78-81
• 4.5.2 結(jié)果與討論81-86
• 4.6 本章小結(jié)86-89
• 5 總結(jié)與展望89-93
• 5.1 工作總結(jié)89-90
• 5.2 研究展望90-93
• 參考文獻93-105
• 附錄105-113
• 致謝113-115
• 個人簡歷115-117
• 攻讀博士學位期間學術論文完成情況117

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