本文關(guān)鍵詞：基于組合分類算法的蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測方法研究和平臺開發(fā)

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【摘要】：近年來,蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測作為一個核心問題被深入討論,在免疫學(xué)領(lǐng)域中占據(jù)著十分重要的位置。在傳統(tǒng)的生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,主要使用生物實(shí)驗(yàn)或者分析臨床病例的方式預(yù)測過敏原。然而生物學(xué)檢測過敏原的方法耗時長、成本高,無法滿足對海量蛋白質(zhì)的預(yù)測的需求。隨著生物學(xué)測序的快速發(fā)展,人們已經(jīng)對大量蛋白質(zhì)進(jìn)行了測序,獲取了它們的序列信息。在這樣的時代背景下,計算生物學(xué)思想逐漸成熟起來。先用計算的方法進(jìn)行過敏原預(yù)測,再佐以生物實(shí)驗(yàn)技術(shù)進(jìn)行檢測和驗(yàn)證是當(dāng)前過敏原預(yù)測的主流方法,將計算預(yù)測方法與生物實(shí)驗(yàn)技術(shù)相結(jié)合極大地加快了過敏原預(yù)測的速度。已有大量的機(jī)構(gòu)和學(xué)者采用計算方法預(yù)測蛋白質(zhì)過敏原。國際食品生物技術(shù)委員會和國際生命科學(xué)變態(tài)反應(yīng)免疫學(xué)研究所提出了用來評價轉(zhuǎn)基因食物中蛋白質(zhì)致敏性的決策樹法,世界衛(wèi)生組織和聯(lián)合國糧農(nóng)組織在此基礎(chǔ)上改進(jìn)了該決策樹,并提出了基于序列相似性的蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測方法。即如果一個蛋白質(zhì)序列與某個或某些已知過敏原序列非常相似,那么該蛋白質(zhì)很可能是過敏原。隨后又有學(xué)者提出了基于motif的蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測方法,并且得到了更好的預(yù)測結(jié)果。從計算機(jī)領(lǐng)域來考慮蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測的問題,會發(fā)現(xiàn)這是一個典型的二分類問題。如果能夠數(shù)值化的衡量蛋白質(zhì)的某些生物化學(xué)特征,就可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對其進(jìn)行分類。廣為采用的數(shù)值特征包括氨基酸組成、二肽組成和B描述符等,都取得了較好的效果。與此同時,支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)有的分類方法,也被應(yīng)用于蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測中。因此,本文采用主成分分析來提取氨基酸指數(shù)特征中的主要信息,并將其與氨基酸組成結(jié)合起來作為一種新的特征描述符。在大多數(shù)情況下,多數(shù)人表決的判斷結(jié)果往往要比一個人的判斷更為準(zhǔn)確,所以本文嘗試在過敏原預(yù)測中使用組合分類方法,并期待有更好的預(yù)測結(jié)果。為了驗(yàn)證本文的想法,本文設(shè)計了一個對比實(shí)驗(yàn)。本文使用三個特征集合進(jìn)行實(shí)驗(yàn),包括氨基酸組成、氨基酸指數(shù)和兩者相結(jié)合的特征。使用三種分類算法,包括支持向量機(jī)、AdaboostM1和 LogitBoost。每種分類算法分別在每種特征數(shù)據(jù)集下進(jìn)行一次十重交叉驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,氨基酸組成和氨基酸指數(shù)相結(jié)合的特征比單獨(dú)某一項特征包含了更多的信息,LogitBoost算法的預(yù)測效果相對支持向量機(jī)和AdaboostM1更好。因此,基于組合分類器的過敏原預(yù)測方法是可行的,且優(yōu)于之前的方法。此外,本文建立了一個過敏原預(yù)測網(wǎng)上平臺,為免疫學(xué)和醫(yī)學(xué)研究者提供了過敏原相關(guān)信息的查詢及下載服務(wù),還包括單條或批量蛋白序列的預(yù)測服務(wù)等。
【關(guān)鍵詞】：過敏原預(yù)測 氨基酸組成 氨基酸指數(shù) 組合分類方法 網(wǎng)上平臺
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52;R593.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究意義11-12
• 1.3 研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3.1 過敏原預(yù)測研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.2 存在問題和挑戰(zhàn)14-15
• 1.4 本文主要工作和組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.4.1 主要工作15
• 1.4.2 章節(jié)安排15-16
• 第二章 蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測的理論研究16-24
• 2.1 過敏原預(yù)測基本框架16-19
• 2.1.1 基于序列對比的過敏原預(yù)測16-17
• 2.1.2 基于特征的過敏原預(yù)測方法17-19
• 2.2 過敏原預(yù)測代表方法19-22
• 2.2.1 WHO/FAO方法19
• 2.2.2 Motif-based方法19-20
• 2.2.3 基于指紋描述符的過敏原預(yù)測方法20-22
• 2.2.4 基于支持向量機(jī)的方法22
• 2.3 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于組合分類器的蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測方法24-32
• 3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集24-25
• 3.2 特征提取25-26
• 3.3 特征降維26-28
• 3.3.1 主成分分析26-28
• 3.3.2 生成特征28
• 3.4 分類方法28-29
• 3.4.1 組合分類算法28-29
• 3.4.2 Boosting29
• 3.5 交叉驗(yàn)證29-30
• 3.6 預(yù)測算法的評價標(biāo)準(zhǔn)30-31
• 3.7 本章小結(jié)31-32
• 第四章 對比實(shí)驗(yàn)32-36
• 4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備與環(huán)境32
• 4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計32
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析32-34
• 4.3.1 準(zhǔn)確率32-33
• 4.3.2 查全率33-34
• 4.3.3 F1綜合評定指標(biāo)34
• 4.4 附加實(shí)驗(yàn)34-35
• 4.5 本章小結(jié)35-36
• 第五章 蛋白質(zhì)過敏原預(yù)測服務(wù)平臺分析與設(shè)計36-50
• 5.1 可行性研究36
• 5.2 需求分析36-37
• 5.3 概要設(shè)計37
• 5.4 詳細(xì)設(shè)計37-40
• 5.4.1 過敏原信息查詢模塊37-39
• 5.4.2 過敏原預(yù)測模塊39-40
• 5.5 編碼實(shí)現(xiàn)40-43
• 5.5.1 Maven Web APP40-41
• 5.5.2 數(shù)據(jù)庫長連接41
• 5.5.3 Spring MVC框架41-42
• 5.5.4 上傳/下載文件42-43
• 5.5.5 DisplayTag43
• 5.6 系統(tǒng)測試43-49
• 5.6.1 軟硬件環(huán)境測試43
• 5.6.2 性能測試43-44
• 5.6.3 功能測試44-49
• 5.7 本章小結(jié)49-50
• 第六章 總結(jié)與展望50-52
• 6.1 總結(jié)50
• 6.2 展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 致謝54

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1068078