【摘要】：在人類基因組計劃完成后,以研究蛋白質(zhì)間相互作用與識別為核心的蛋白質(zhì)組學(Proteomics)迅速興起。其中蛋白質(zhì)-配體對接方法是研究蛋白質(zhì)之間相互作用與識別的主要內(nèi)容之一,它可以對研究細胞中蛋白質(zhì)序列-結(jié)構(gòu)-功能的關系提供重要的理論參考價值,對蛋白質(zhì)交互作用的研究、蛋白質(zhì)復合物預測以及計算機輔助藥物設計具有重要意義。目前使用基于蛋白質(zhì)序列的方法來預測蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)-配體離子結(jié)合位點已經(jīng)有了較為完善的方法。特別是隨著蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測精度的不斷提高,研究人員可以獲得更高精度的蛋白質(zhì)三維空間結(jié)構(gòu)。進而可以構(gòu)建精確的蛋白質(zhì)結(jié)合位點預測模型。特征提取與選擇是特征成功表示的重要一步,也是后續(xù)構(gòu)建有效模型的關鍵組成部分。為了更有效的表達蛋白質(zhì)序列信息,本文從特征提取和特征選擇兩方面對蛋白質(zhì)金屬離子和自由基離子信息表示的方法進行研究。本文通過提取蛋白質(zhì)序列的PSSM打分矩陣、二級結(jié)構(gòu)、氨基酸組成、CKSAAP結(jié)構(gòu)信息、溶劑可及表面積、正負電荷等14種特征,然后通過串聯(lián)方式將所有特征合并在一起得到一個高維、稀疏的矩陣來表達蛋白質(zhì)序列的特征信息。接著本文提出一個加權特征選擇方法(Weighted Feature Selection,WFS)對特征進行選擇,并通過特征選取方法刪去冗余和不相關的特征來進一步降維,減少算法運行時間。由于本文處理的數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量差別很大,為最大限度的提高特征選擇的質(zhì)量,最后本文分別使用卡方檢驗特征選擇、sfm特征選擇、隨機森林特征選擇、WFS特征選擇四種方法對不同的數(shù)據(jù)集使用動態(tài)的選擇策略。實驗證明該策略有比較好的效果。在提取特征后,為了構(gòu)建更為有效的預測模型,本文提出了一個基于Tscore得分和分類器不一致度量得分的多分類器動態(tài)選擇集成模型。該模型分類兩個階段,單分類器排序和多分類器動態(tài)選擇集成。在第一個階段中首先使用分類器池中的單分類器分別對訓練集進行訓練,每個分類器得到一個Tscore得分,然后依據(jù)此得分對所有的分類器進行降序排列。在第二個階段中依次在集成分類器池中選擇單分類器,如果當前的集成分類器Tscore得分大于上一步的得分并且分類器不一致性度量指標大于某個閾值,則繼續(xù)添加分類器,否則停止集成。最后將本文提出的方法應用到蛋白質(zhì)金屬離子和自由基離子結(jié)合位點預測的問題中,通過在公開數(shù)據(jù)集上進行實驗,得到了較好的預測效果;然后與經(jīng)典預測算法進行對比,驗證了本文方法的有效性。
【學位授予單位】：東北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：Q51

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李敏;李華;程茂華;;一種自適應子融合集成多分類器方法[J];計算機測量與控制;2019年04期

2 黎平;劉萍;張巡;范郁鋒;;基于分類器的身份證號碼識別研究[J];貴州科學;2018年01期

3 王忠民;王科;賀炎;;一種基于多分類器融合的人體運動行為識別模型[J];計算機科學;2016年12期

4 鄒洪俠;陶碩;;一種代價敏感的三類分類器評估方法的研究與應用[J];通化師范學院學報;2017年08期

5 牛明昂;王強;崔希民;趙康年;柴鵬輝;;多分類器融合與單分類器影像分類比較研究[J];礦山測量;2016年04期

6 趙藝淞;王保云;黎曉路;王婷;;基于多分類器組合的城市不透水面提取研究[J];城市地理;2017年04期

7 何舒煒;;《垃圾分類器》[J];輔導員;2016年11期

8 李健蘋;游中勝;;一種新的多分類器融合方法[J];西南師范大學學報(自然科學版);2014年01期

9 蘭遠東;曾樹洪;;動態(tài)加權投票的多分類器聚合[J];現(xiàn)代計算機(專業(yè)版);2014年05期

10 林煜明;朱濤;王曉玲;周傲英;;面向用戶觀點分析的多分類器集成和優(yōu)化技術[J];計算機學報;2013年08期

相關會議論文 前10條

1 邵小健;段華;賀國平;;一種改進的最少核分類器[A];中國運籌學會第七屆學術交流會論文集（上卷）[C];2004年

2 劉希玉;徐志敏;段會川;;基于支持向量機的創(chuàng)新分類器[A];山東省計算機學會2005年信息技術與信息化研討會論文集（一）[C];2005年

3 翟靜;李海宏;唐常杰;陳敏敏;李智;;可驗證對象集分類器的再訓練演進[A];第十九屆全國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（研究報告篇）[C];2002年

4 馮軍;李夕海;祁樹鋒;;基于差異性度量的多分類器融合及其在核爆地震識別中的應用[A];國家安全地球物理叢書（七）——地球物理與核探測[C];2011年

5 夏俊士;杜培軍;張偉;;遙感影像多分類器集成系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[A];中國測繪學會2010年學術年會論文集[C];2010年

6 于麗麗;丁德鑫;曲維光;陳小荷;石民;;基于多分類器集成的古代漢語詞義消歧[A];中國計算機語言學研究前沿進展（2007-2009）[C];2009年

7 陳繼航;劉家鋒;趙巍;唐降龍;;聯(lián)機手寫識別筆段特征分類器的學習方法[A];黑龍江省計算機學會2009年學術交流年會論文集[C];2010年

8 胡茂福;侯整風;;一種高效流分類加速器的設計與實現(xiàn)[A];第四屆中國智能計算大會論文集[C];2010年

9 彭濤;左萬利;赫楓齡;;基于鏈接上下文的分類器主題爬行技術(英文)[A];第二十三屆中國數(shù)據(jù)庫學術會議論文集（技術報告篇）[C];2006年

10 權維俊;葉彩華;趙新平;郭文利;唐廣;;專家分類器在京白梨農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃中的應用[A];中國氣象學會2007年年會生態(tài)氣象業(yè)務建設與農(nóng)業(yè)氣象災害預警分會場論文集[C];2007年

相關重要報紙文章 前5條

1 記者 邱凌;電子積木搭出“垃圾分類器”[N];揚州日報;2019年

2 黃明;精子分類器決定生男生女[N];廣東科技報;2000年

3 南方日報記者 曹斯 徐林 實習生 譚欽允 張艷玲 通訊員 江瀾;miRNA分類器：提早一年“揪出”肝癌[N];南方日報;2015年

4 記者 姜靖;能“社交”的機器人助理問世[N];科技日報;2016年

5 記者 姜曉凌 見習記者 王毅俊;原來，科技也能如此美麗[N];上�？萍紙�;2007年

相關博士學位論文 前10條

1 孫宸;PolSAR圖像大間隔學習分類器設計及應用[D];西安電子科技大學;2017年

2 于愛華;基于壓縮感知人臉識別技術的研究[D];浙江工業(yè)大學;2017年

3 雷浩川;多分類器集成的遙感影像分類研究[D];中國地質(zhì)大學(北京);2018年

4 馮曉東;基于軟概率的分類器動態(tài)集成方法研究[D];重慶大學;2018年

5 陳木生;基于欠采樣和不平衡集成分類的垃圾網(wǎng)頁檢測研究[D];南昌大學;2018年

6 陳海霞;面向數(shù)據(jù)挖掘的分類器集成研究[D];吉林大學;2006年

7 王衛(wèi)東;高維小樣本數(shù)據(jù)的特征提取及分類器算法研究[D];南京理工大學;2007年

8 劉杰;乘員類型的自動識別及其在智能乘員約束系統(tǒng)中的應用[D];吉林大學;2007年

9 吳尉林;可移植的穩(wěn)健口語理解方法研究[D];上海交通大學;2007年

10 章軍;小生境粒子群優(yōu)化算法及其在多分類器集成中的應用研究[D];中國科學技術大學;2007年

相關碩士學位論文 前10條

1 王謙;行人檢測的研究與實現(xiàn)[D];西南科技大學;2019年

2 孫怡;類標簽驅(qū)動的多階段貝葉斯網(wǎng)絡學習框架[D];吉林大學;2019年

3 陸瑤;基于差異性度量的選擇性集成方法[D];河南理工大學;2018年

4 李蓉;基于SVM礦井環(huán)境無線多模信號的檢測識別[D];西安科技大學;2019年

5 孫帥;廣播頻段頻譜信號處理的機器學習算法研究[D];武漢理工大學;2018年

6 張中巖;基于集成分類器的微傅情感分類研究[D];廈門大學;2017年

7 吳倩;基于視頻分析的奶牛關鍵部位提取及跛行檢測研究[D];西北農(nóng)林科技大學;2019年

8 張婕;基于級聯(lián)多分類器融合的宮頸癌細胞識別技術的研究[D];哈爾濱理工大學;2019年

9 戴偉聰;基于多分類器融合的長期目標跟蹤算法研究[D];中國科學院大學(中國科學院長春光學精密機械與物理研究所);2019年

10 嚴佳;穩(wěn)定的最近鄰分類器及其統(tǒng)計性質(zhì)[D];中國科學技術大學;2019年

本文編號：2738141