【摘要】：蛋白質(zhì)相互作用(PPI)是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的蛋白質(zhì)結(jié)合進(jìn)而產(chǎn)生生化作用的過程,藥物-靶點(diǎn)蛋白質(zhì)相互作用(DTI)是指藥物大分子通過作用于生物體內(nèi)靶蛋白進(jìn)而產(chǎn)生藥效的過程。因此,通過PPI以及DTI的研究,對(duì)于藥物發(fā)現(xiàn)、藥物設(shè)計(jì)等有著重要的作用。另外,生物實(shí)驗(yàn)方法在研究PPI和DTI時(shí)會(huì)產(chǎn)生高額的實(shí)驗(yàn)費(fèi)用和人力費(fèi)。研究者們雖然在研究相互作用時(shí),相對(duì)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法精度有了一定的提高,但仍然存在許多可以改進(jìn)提高之處。針對(duì)PPI中熱點(diǎn)殘基數(shù)據(jù)是不平衡的,進(jìn)而影響預(yù)測(cè)的精度等缺陷。本文提出了一種混合方法(SRF),它結(jié)合了SMOTE和隨機(jī)森林算法。使用SMOTE算法可以使正負(fù)樣本達(dá)到平衡狀態(tài),進(jìn)而提高分類的精確度。通過對(duì)于PPI界面熱點(diǎn)殘基的研究,為藥物-靶點(diǎn)蛋白質(zhì)相互作用結(jié)合位點(diǎn)的研究提供了理論和實(shí)驗(yàn)依據(jù)。針對(duì)藥物或靶點(diǎn)蛋白質(zhì)的特征不能全面地表示藥物或靶點(diǎn)蛋白質(zhì),進(jìn)而影響預(yù)測(cè)的精度等缺陷。本文提出了一種針對(duì)藥物和靶點(diǎn)蛋白質(zhì)混合特征選擇方法(MFERF),它結(jié)合了多種藥物、靶點(diǎn)蛋白質(zhì)特征計(jì)算方法和隨機(jī)森林的特征選擇和分類方法。該方法首先分別引入了兩種藥物特征計(jì)算方法(MACCS和Topology)和靶點(diǎn)蛋白質(zhì)特征計(jì)算方法(CTD和Autocorrelation),然后分別通過兩種藥物和靶點(diǎn)蛋白質(zhì)特征計(jì)算方法得到藥物和靶點(diǎn)蛋白質(zhì)特征,接著分別對(duì)所計(jì)算的藥物特征和靶點(diǎn)蛋白質(zhì)特征進(jìn)行特征選擇,組合進(jìn)行特征選擇后的藥物特征和靶點(diǎn)蛋白質(zhì)特征,最后得到的組合特征放到隨機(jī)森林分類器中進(jìn)行分類。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文提出的MFERF算法具有較高的訓(xùn)練效率,能夠在較短的時(shí)間內(nèi)得到較高的精確度�；赑PI中熱點(diǎn)殘基和藥物-靶點(diǎn)蛋白質(zhì)相互作用的研究,以后更容易深入到藥物作用于靶點(diǎn)蛋白質(zhì)的熱點(diǎn)殘基的研究,即藥物與靶點(diǎn)蛋白質(zhì)中的結(jié)合位點(diǎn)的研究。
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP18;R96

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5 馮舒s，

本文編號(hào)：2652584