糖基化是生物界中普遍存在且非常重要的蛋白質翻譯后修飾之一,有研究表明真核生物中有50%以上的蛋白質含有潛在的糖基化修飾位點。隨著質譜技術的發(fā)展,研究熱點從糖組學的糖鏈結構鑒定和蛋白質組學的糖基化位點鑒定逐漸發(fā)展到糖蛋白質組學的位點特異糖鏈鑒定,即完整糖肽的規(guī)�；b定。蛋白質糖基化的修飾在蛋白質折疊、免疫、信號傳導等方面有著重要的生物學功能。在實際應用中,多種疾病診斷的生物標志物和蛋白質藥物是糖蛋白,更有大量具有重要和特殊功能的糖蛋白有待深入解析其糖基化修飾與疾病的相關性,因此,迫切需要研究和開發(fā)一套能夠規(guī)模化解析糖蛋白結構的算法和流程。但是由于糖結構數(shù)據(jù)庫的缺乏以及糖結構本身結構的復雜性,導致N-糖肽結構解析中遇到了極大的挑戰(zhàn),已有的方法在解決這類問題上結果并不是很理想。在此背景下,本研究以質譜數(shù)據(jù)中糖鏈碎片特征的關聯(lián)關系為基礎,利用改進的多重最小支持度關聯(lián)規(guī)則挖掘構建了B離子結構數(shù)據(jù)庫,并將構建好的數(shù)據(jù)庫應用在完整N-糖肽鑒定流程中,取得了如下創(chuàng)新型成果:1.挖掘糖結構碎片之間的關聯(lián)關系,構建B離子結構庫。本研究針對質譜數(shù)據(jù)事務集中不同數(shù)據(jù)項的重要性和出現(xiàn)概率各不相同的問題,結合垂直... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于質譜技術的蛋白質鑒定研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于質譜技術的糖肽鑒定研究現(xiàn)狀
        1.2.3 多重最小支持度研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容及意義
    1.4 章節(jié)安排
第二章 相關知識介紹
    2.1 質譜技術介紹
    2.2 N糖結構編碼方式
        2.2.1 糖結構編碼
        2.2.2 雙側外包分層編碼方法
    2.3 關聯(lián)規(guī)則的基本概念
    2.4 經(jīng)典關聯(lián)規(guī)則算法
        2.4.1 FP-Growth算法及生成過程實例
        2.4.2 Eclat算法及生成過程實例
    2.5 本章小結
第三章 基于多重最小支持度關聯(lián)規(guī)則挖掘算法構建B離子庫
    3.1 B離子結構的稀少數(shù)據(jù)項問題
    3.2 基于多重最小支持度關聯(lián)規(guī)則挖掘算法
        3.2.1 CFP-Growth++算法
        3.2.2 改進的多重最小支持度關聯(lián)規(guī)則挖掘算法
    3.3 質譜數(shù)據(jù)預處理
        3.3.1 篩選糖肽譜圖
        3.3.2 母離子單同位素峰質量矯正
        3.3.3 去除同位素峰簇及電荷確定
    3.4 實驗設計及結果分析
        3.4.1 B離子關聯(lián)規(guī)則挖掘實驗設計
        3.4.2 實驗結果分析
    3.5 本章小結
第四章 基于B離子庫的N-糖肽鑒定方法及生物意義解釋
    4.1 完整N-糖肽鑒定方法
    4.2 多肽序列鑒定
        4.2.1 常規(guī)的多肽鑒定方法
        4.2.2 改進的多肽鑒定方法
    4.3 糖鏈組成和結構鑒定
        4.3.1 N-糖鏈結構數(shù)據(jù)分析
        4.3.2 N-糖鏈組成和結構鑒定流程
    4.4 實驗及結果分析
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)及設置
        4.4.2 性能評價指標的描述
        4.4.3 鑒定結果及方法比較
        4.4.4 生物學意義解釋
    4.5 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 工作總結
    5.2 工作展望
參考文獻
致謝
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的乳腺癌致病基因篩選[D]. 張粉利.西安電子科技大學 2018
[2]蛋白質組串聯(lián)質譜鑒定結果質量控制工具的評估和應用[D]. 馮曉東.重慶郵電大學 2017
[3]基于串聯(lián)質譜數(shù)據(jù)的PepNovo并行化研究與實現(xiàn)[D]. 李林.湖南大學 2016
[4]基于多重最小支持度的髙效用頻繁項集挖掘算法研究[D]. 王立俊.廣西大學 2015
[5]基于濾波對角化方法提高傅立葉變換質譜數(shù)據(jù)質量[D]. 方劍委.國防科學技術大學 2013
[6]質譜數(shù)據(jù)結構化存儲及壓縮問題研究[D]. 馬海濱.國防科學技術大學 2010



本文編號：3173636