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基于序列信息的抗菌肽最小抑制濃度預測研究

發(fā)布時間:2017-07-06 00:11

  本文關鍵詞:基于序列信息的抗菌肽最小抑制濃度預測研究


  更多相關文章: 抗菌肽 特征提取 最小抑制濃度 生物信息學


【摘要】:隨著抗生素藥物在全球范圍內廣泛應用,一些細菌逐漸對傳統(tǒng)抗生素藥物產生了多重耐藥性,這使得研發(fā)新型抗菌藥物的任務迫在眉睫?咕氖且环N存在于多數物種體內并作為其免疫系統(tǒng)的一部分來抵御感染的生物小分子多肽,具有很好的廣譜抗菌活性?咕牡淖饔脵C理與傳統(tǒng)抗生素不同,因此,細菌對抗菌肽不易產生抗藥性。科學家一直在致力于抗菌肽的基礎研究及其相關藥物的研發(fā),但是由于采用生物實驗的方法研究抗菌肽屬性既費時耗力,成本又普遍較高,研究者越來越依賴于生物信息學的方法去研究抗菌肽的一些結構或者功能屬性。最小抑制濃度被認為是衡量抗菌肽生物活性的“黃金標準”。目前,已經有一小部分的抗菌肽的最小抑制濃度被生物學家通過試驗方法測定出來。面對大量的未知最小抑制濃度的抗菌肽序列,通過智能計算方法來預測最小擬制濃度對抗菌肽研究能夠起到明顯的推動作用。蛋白質一級序列結構決定了蛋白質的三維結構和功能,生物信息學家已經開發(fā)了一系列基于蛋白質序列信息來預測蛋白質各種屬性的預測器,受Xiao及其團隊建立的用劃窗方法提取序列特征用來預測蛋白質折疊率的啟發(fā),本文基于抗菌肽的序列信息提取序列特征,通過隨機森林、支持向量機和高斯核函數等多種回歸預測方法,建立了抑制大腸桿菌活性和抑制金黃色葡萄球菌活性抗菌肽最小抑制濃度的預測器。仿真實驗證明所開發(fā)的預測器能很好的預測出抗菌肽的最小擬制濃度,這種預測方法能夠為生物學家測定抗菌肽的最小抑制濃度的生物實驗提供參考值,也可以幫助模擬設計并減少合成新型抗菌肽的耗費,為生物學家研究新型基因藥物提供幫助。
【關鍵詞】:抗菌肽 特征提取 最小抑制濃度 生物信息學
【學位授予單位】:景德鎮(zhèn)陶瓷大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:R978.1
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 1 緒論7-12
  • 1.1 引言7-8
  • 1.2 抗菌肽的研究背景和研究意義8-11
  • 1.2.1 最小抑制濃度的概念9-10
  • 1.2.2 抗菌肽最小抑制濃度的研究背景、意義和現(xiàn)狀10-11
  • 1.3 論文的內容結構安排11-12
  • 2 抗菌肽序列的氨基酸統(tǒng)計特征與分析12-31
  • 2.1 概述12-13
  • 2.2 抗菌肽序列的單氨基酸頻率與分析13-14
  • 2.3 抗菌肽序列的二聯(lián)體氨基酸頻率與分析14-21
  • 2.4 抗菌肽序列的三聯(lián)體氨基酸頻率與分析21-26
  • 2.5 灰色偽氨基酸成分26-27
  • 2.6 序列編碼復雜度偽成分27-29
  • 2.7 其它的序列統(tǒng)計特征表示方法29-31
  • 3 常用的氨基酸序列特征提取方法31-38
  • 3.1 概述31
  • 3.2 基于氨基酸序列組成提取特征31-32
  • 3.3 基于氨基酸物理化學屬性提取特征32-35
  • 3.3.1 自相關函數33
  • 3.3.2 偽氨基酸組成33-35
  • 3.4 基于數據庫的特征提取方法35-36
  • 3.4.1 位置特異性得分矩陣35-36
  • 3.4.2 功能結構域法36
  • 3.4.3 基因本體論36
  • 3.5 氨基酸序列特征提取中存在的問題36-38
  • 4 生物信息學回歸預測和模型的校驗與評估38-45
  • 4.1 概述38
  • 4.2 線性回歸38-39
  • 4.3 非線性回歸39
  • 4.4 虛擬變量回歸39
  • 4.5 基于機器學習的回歸估計39-42
  • 4.5.1 支持向量機41
  • 4.5.2 隨機森林41-42
  • 4.5.3 高斯核函數回歸42
  • 4.6 回歸預測結果的評估42-43
  • 4.7 回歸模型的檢驗43-45
  • 5 抗菌肽最小抑制濃度預測研究45-59
  • 5.1 概述45
  • 5.2 抗菌肽數據庫45-49
  • 5.2.1 綜合抗菌肽數據庫45-48
  • 5.2.2 專業(yè)抗菌肽數據庫48-49
  • 5.3 抑制大腸桿菌活性的抗菌肽最小抑制濃度預測研究49-55
  • 5.3.1 構建數據集49-50
  • 5.3.2 基于抗菌肽序列信息的特征提取50-51
  • 5.3.3 對抑制大腸桿菌活性的抗菌肽MIC預測和檢驗評估51-55
  • 5.4 抑制金黃色葡萄球菌活性的抗菌肽最小抑制濃度預測研究55-59
  • 5.4.1 數據集的建立56
  • 5.4.2 提取抗菌肽序列信息的特征56-57
  • 5.4.3 對抑制金黃色葡萄球菌活性的抗菌肽MIC預測和檢驗評估57-59
  • 6 總結與展望59-60
  • 6.1 總結59
  • 6.2 展望59-60
  • 致謝60-61
  • 參考文獻61-65
  • 攻讀碩士學位期間參與的項目和發(fā)表的論文65

【相似文獻】

中國碩士學位論文全文數據庫 前2條

1 游智兵;基于序列信息的抗菌肽最小抑制濃度預測研究[D];景德鎮(zhèn)陶瓷大學;2016年

2 梁海華;銅綠假單胞菌(pseudomonas aeruginosa)致病因子受低于最小抑制濃度抗生素調節(jié)的研究[D];西北大學;2006年



本文編號:524105

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