【摘要】：蛋白質(zhì)翻譯后修飾是計算生物領(lǐng)域最重要的問題之一,通過將碳、氧、氮原子上引入乙�；鵆H3CO-,以及功能基團添加到一個及以上的氨基酸上改變蛋白質(zhì)的性質(zhì)的反應(yīng)被稱為乙酰化。乙�；恢币詠�,是最重要的翻譯后修飾之一,在許多生物機制中發(fā)揮重要作用,例如轉(zhuǎn)錄調(diào)節(jié)機制,細胞凋亡以及細胞的因子信號傳導(dǎo)。研究某個氨基酸殘基是否會發(fā)生乙�；磻�(yīng),以及對乙�；瘷C制的探索和學(xué)習(xí)對理解細胞的遺傳信息表達、生物機理的調(diào)控有重要意義。用于鑒定蛋白質(zhì)乙�；稽c的現(xiàn)有方法可以分為兩大類:質(zhì)譜法和計算方法。基于質(zhì)譜的實驗方法可以發(fā)現(xiàn)來自真核生物的乙�；稽c,但是可能耗時且昂貴。因此,有必要開發(fā)能夠有效且準確地鑒定蛋白質(zhì)乙�；稽c的計算方法�，F(xiàn)有的計算方法通常依賴特征工程,數(shù)據(jù)收集、特征提取的好壞嚴重影響乙�；稽c判斷的準確,多余的特征和不相關(guān)的特征將分別導(dǎo)致冗余和判斷失誤�；谶@些問題,本文使用深度學(xué)習(xí)框架幫助乙�；稽c預(yù)測,它能夠通過多層網(wǎng)絡(luò)和非線性映射操作從大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集挖掘潛在特征。在這項研究中,本文提出了雙模型深度學(xué)習(xí)架構(gòu)幫助乙�；稽c的預(yù)測。首先從蛋白質(zhì)賴氨酸修飾數(shù)據(jù)庫(PLMD)中收集數(shù)據(jù),包括泛物種乙酰化數(shù)據(jù)以及三個物種的乙�；瘮�(shù)據(jù),并劃分為訓(xùn)練集、驗證集和獨立測試集。再從數(shù)據(jù)中提取兩類特征,一是蛋白質(zhì)序列信息,二是理化屬性。針對兩類特征,先訓(xùn)練了兩個不同的網(wǎng)絡(luò),再將兩個網(wǎng)絡(luò)融合增加預(yù)測位點的準確性,并使用貝葉斯方法進行調(diào)參優(yōu)化。為了預(yù)測數(shù)據(jù)集規(guī)模較小的物種特異性數(shù)據(jù),利用遷移學(xué)習(xí),將網(wǎng)絡(luò)遷移到特定物種數(shù)據(jù)集上進行乙�；稽c預(yù)測,也取得了好的效果。實驗結(jié)果顯示了本文網(wǎng)絡(luò)的有效性,準確率為70.8%,敏感性為72.3%,特異性為70.7%,MCC值為0.251。在物種特異性數(shù)據(jù)上也取得了比其他工具好的表現(xiàn),說明本網(wǎng)絡(luò)可以適用于乙酰化位點預(yù)測。
【圖文】：

蛋白質(zhì)乙�；揎椷^程

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【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】：2019
【分類號】：Q811.4;TP18

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本文編號：2655587