蛋白質結構預測新方法的研究.pdf

1、信息化是現(xiàn)代科學技術發(fā)展的重要趨勢之一，用化學計量學方法處理化學信號，已成為現(xiàn)代分析化學的一個重要的研究領域。人類基因組計劃的實施推動了一門新興學科——生物信息學的誕生，蛋白質結構和功能預測是后基因組時代生物信息學的重要研究內(nèi)容，將化學計量學手段應用于生物信息學研究，已成為分析化學工作者面臨的一個挑戰(zhàn)性的新課題。本文致力于研究化學計量學中支持向量機、遺傳算法、蟻群算法、小波變換等熱門方法在化學生物信息處理中的應用，建立了一系列的化學生物

2、信息處理新技術，包括蛋白質二級結構含量預測、結構類預測、家族模體預測、化學信號去噪等幾個方面，其主要內(nèi)容如下： (1)結合氨基酸對耦合組成和支持向量機，提出了預測蛋白質二級結構含量的新方法。與傳統(tǒng)的氨基酸組成相比，氨基酸對耦合組成加入了一定量的氨基酸殘基的排列信息，定義簡單和計算方便；同時，支持向量機具有可調參數(shù)少、收斂速度快的特點。對三個相互獨立的非同源蛋白質數(shù)據(jù)集進行了自檢驗和交叉驗證，預測結果明顯優(yōu)于文獻值。因此，本文提

3、出的預測算法不僅易于實現(xiàn)，而且可以提高蛋白質二級結構含量的預測精度。 (2)提出了預測蛋白質結構類的新方法。本文定義了一種新穎的偽氨基酸組成，用于表征蛋白質樣本，結合支持向量機，對蛋白質的結構類進行了預測。對文獻中常用的一個非同源蛋白質的數(shù)據(jù)集進行了自檢驗和留一法檢驗，預測結果得到了顯著改善。在此基礎上，本文還提出了基于支持向量機的雙層融合網(wǎng)絡。網(wǎng)絡的第一層包含三個單一的分類器，分別由不同的特征參量洲練所得，即蛋白質的傳統(tǒng)氨基

4、酸組成、氨基酸對耦合組成和偽氨基酸組成。 它們的計算輸出經(jīng)過合并，輸入到網(wǎng)絡的第二層支持向量機，由其得出最終的分類結果。對Zhou選取的兩個非同源蛋白質(域)的數(shù)據(jù)集進行了預測，結果表明預測成功率有了顯著提高。 (3)將遺傳算法的種群思想移植到傳統(tǒng)的蟻群算法，提出了混合型的蟻群算法。數(shù)值實驗結果表明，該算法可以較好地處理連續(xù)空間的優(yōu)化問題。進一步應用該算法搜索蛋白質小波功率譜中的最優(yōu)分解尺度，較成功地解決了連續(xù)小波

5、變換法對蛋白質的二級結構連接多肽、α螺旋進行預測時最優(yōu)分解尺度的選擇問題，在蛋白質結構預測中具有廣闊的發(fā)展前景。 (4)通過結合快速退火演化算法和協(xié)同方法，提出了協(xié)同快速退火演化算法，用于求解高維的全局優(yōu)化問題。該算法通過分解原來問題的解空間，在每個子空間里用單個獨立的快速退火演化算法搜索最優(yōu)子解，因此求解問題的速度得到明顯提高。進一步用該算法提取EGF蛋白質家族的模體，所提取的模體與蛋白質功能位點數(shù)據(jù)庫PROSITE中的結果

6、相吻合。 (5)將分形理論與小波包濾波相結合，提出用分形盒維數(shù)來評判信號曲線的濾波情況。隨著小波包分解尺度的增大，濾波后信號曲線的盒維數(shù)逐漸減小，并最后趨于穩(wěn)定值。因此，可以根據(jù)盒維數(shù)一分解尺度曲線來選擇最佳分解尺度。對仿真含噪信號進行了濾波實驗，結果表明：即使在信噪比低至0.5時仍能得到較好的結果，并且該法用于毛細管電泳實驗數(shù)據(jù)的處理結果同樣令人滿意。 以上化學生物信號處理技術都已編寫了完整的處理程序，可以極為方便