蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性的智能識(shí)別
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【摘要】:耐熱蛋白質(zhì)具有較高的應(yīng)用價(jià)值,尤其在發(fā)酵工程、食品、醫(yī)學(xué)、環(huán)境保護(hù)和金屬冶煉等領(lǐng)域有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。人們通過(guò)蛋白質(zhì)序列和結(jié)構(gòu)分析以及蛋白質(zhì)工程方法研究了蛋白質(zhì)耐熱的機(jī)制,發(fā)現(xiàn)氨基酸組成、二肽組成、氫鍵、鹽橋和疏水作用等序列和結(jié)構(gòu)因素與蛋白質(zhì)的熱穩(wěn)定性直接相關(guān)。在對(duì)蛋白質(zhì)的熱穩(wěn)定性的研究過(guò)程中,智能算法發(fā)揮了重要作用。LogitBoost、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、貝葉斯方法、隨機(jī)森林、K-鄰近算法等方法都被廣泛應(yīng)用在蛋白質(zhì)的耐熱性識(shí)別上。近幾年,利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性機(jī)制逐步成為一種有效的方法。將一個(gè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)信息編碼成氨基酸相互作用網(wǎng)絡(luò),從系統(tǒng)角度研究蛋白質(zhì)的熱穩(wěn)定性。本文將結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)蛋白質(zhì)耐熱性進(jìn)行智能分析。本文首先構(gòu)建了兩個(gè)蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)集。第一個(gè)數(shù)據(jù)集是基于原核生物生長(zhǎng)溫度數(shù)據(jù)庫(kù)-PGTdb數(shù)據(jù)庫(kù)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)-PDB數(shù)據(jù)庫(kù),根據(jù)微生物的最適生長(zhǎng)溫度范圍,有機(jī)體被劃分為耐熱微生物和耐溫微生物,該數(shù)據(jù)集用于耐熱蛋白質(zhì)和耐溫蛋白質(zhì)的智能識(shí)別。第二個(gè)數(shù)據(jù)集是基于蛋白質(zhì)和突變體的熱力學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)-ProTherm數(shù)據(jù)庫(kù)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)-PDB數(shù)據(jù)庫(kù),構(gòu)建了標(biāo)識(shí)蛋白質(zhì)耐熱溫度的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集用于蛋白質(zhì)耐熱溫度預(yù)測(cè);诘谝粋(gè)數(shù)據(jù)集,首先計(jì)算蛋白質(zhì)的氨基酸組成和二肽組成作為特征向量,利用支持向量機(jī)來(lái)識(shí)別耐熱蛋白質(zhì)和耐溫蛋白質(zhì)。在基于序列的智能識(shí)別的過(guò)程中,每個(gè)蛋白質(zhì)中的20種氨基酸以其特有的組成決定著智能識(shí)別的準(zhǔn)確率,為確定20種氨基酸對(duì)蛋白質(zhì)耐熱性預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)率,本文中采用逐一刪除20種氨基酸中的任意一種氨基酸的方法,通過(guò)預(yù)測(cè)率的高低,獲得重要的氨基酸,并分析其如何穩(wěn)定蛋白質(zhì)。氨基酸Arg、Leu、Val和Lys對(duì)預(yù)測(cè)率的影響很大,都超過(guò)3%,它們通過(guò)參與鹽橋、疏水作用以及氫鍵的形成,穩(wěn)定了蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),這些殘基的缺失是導(dǎo)致預(yù)測(cè)率有較大變化的主要原因。另外,基于第一個(gè)數(shù)據(jù)集,利用蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)信息,以6.5?為截?cái)喟霃?構(gòu)建氨基酸相互作用網(wǎng)絡(luò),并計(jì)算了7個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩?網(wǎng)絡(luò)的平均連接強(qiáng)度、平均度、特征路徑長(zhǎng)度、聚類系數(shù)、加權(quán)聚類系數(shù)、接近中心性和殘基中心性。并將這些網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩约尤氲降鞍踪|(zhì)序列信息中作為支持向量機(jī)的輸入特征向量,模型的總體預(yù)測(cè)精度達(dá)到了87.50%,其中耐熱蛋白質(zhì)的識(shí)別率為89.71%,耐溫蛋白質(zhì)的識(shí)別率為85.29%。并通過(guò)逐一加入一個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩詠?lái)確定網(wǎng)絡(luò)屬性在蛋白質(zhì)耐熱性識(shí)別中的貢獻(xiàn),從識(shí)別率來(lái)看,特征路徑長(zhǎng)度和接近中心性對(duì)提高蛋白質(zhì)耐熱性的識(shí)別率影響較大。氨基酸網(wǎng)絡(luò)的特征路徑長(zhǎng)度越小表明耐熱蛋白質(zhì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)越致密,殘基-殘基之間的距離越短,這對(duì)穩(wěn)定蛋白質(zhì)作用力-氫鍵、鹽橋的形成提供有利條件,同時(shí)氨基酸網(wǎng)絡(luò)越接近中心性表明耐熱蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)緊密,利于抵御高溫。直接利用序列和結(jié)構(gòu)信息來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的耐熱溫度是本研究的最終目標(biāo);诘诙䝼(gè)數(shù)據(jù)集,提出了基于群智能的蛋白質(zhì)耐熱溫度預(yù)測(cè)方法。首先構(gòu)建多元線性回歸模型,然后利用人工蜂群算法與粒子群優(yōu)化算法混合的方法,優(yōu)化了蛋白質(zhì)的耐熱溫度與氨基酸組成的多元線性回歸模型的參數(shù),獲得蛋白質(zhì)的耐熱溫度。此外,通過(guò)加入蛋白質(zhì)的氨基酸網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩?提高了蛋白質(zhì)耐熱溫度的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。對(duì)耐溫蛋白質(zhì),網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘募尤胧沟玫鞍踪|(zhì)耐熱溫度的預(yù)測(cè)值偏差和真實(shí)值偏差之間的相關(guān)系數(shù)增加到0.71,平均預(yù)測(cè)率增加到88%;耐熱蛋白質(zhì)的相關(guān)系數(shù)增加到0.75,平均預(yù)測(cè)率增加到91%。在本文中創(chuàng)新性的將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩砸胫С窒蛄繖C(jī)的特征向量中,提高并改善蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性的識(shí)別。蛋白質(zhì)耐熱溫度是蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性的重要描述符,該溫度直接決定著蛋白質(zhì)的解折疊狀態(tài),因此蛋白質(zhì)耐熱溫度的預(yù)測(cè)具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
【學(xué)位授予單位】:江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:O629.73
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