本文選題：概率統(tǒng)計(jì) + HMM�。� 參考：《河北科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與蛋白質(zhì)功能密切相關(guān),而蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)又是其他更高階空間結(jié)構(gòu)形成的基礎(chǔ),因此,蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)成為生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)。蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是根據(jù)已知二級(jí)結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)建立氨基酸序列和二級(jí)結(jié)構(gòu)間的關(guān)系模型,進(jìn)而通過(guò)模型來(lái)預(yù)測(cè)未知氨基酸序列的二級(jí)結(jié)構(gòu)。隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一種概率統(tǒng)計(jì)模型,一些國(guó)內(nèi)外學(xué)者將其應(yīng)用到蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問(wèn)題上,收到了一定的效果。該文首先利用3-狀態(tài)HMM和7-狀態(tài)HMM對(duì)蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)比較得出7-狀態(tài)HMM的預(yù)測(cè)效果要優(yōu)于3-狀態(tài)HMM。對(duì)于7-狀態(tài)HMM預(yù)測(cè)算法,又從結(jié)構(gòu)狀態(tài)和參數(shù)訓(xùn)練兩方面提出了改進(jìn)方案。一方面,考慮到7-狀態(tài)HMM沒(méi)有包含非二級(jí)結(jié)構(gòu)的狀態(tài),故引入非二級(jí)結(jié)構(gòu)的狀態(tài),進(jìn)而構(gòu)成8-狀態(tài)HMM;另一方面,對(duì)于參數(shù)重估過(guò)程的第二種下溢情況,我們打破常規(guī),并沒(méi)有通過(guò)某種手段阻止其下溢,而是用最優(yōu)重估一次參數(shù)的均值作為預(yù)測(cè)二級(jí)結(jié)構(gòu)的模型參數(shù)。我們通過(guò)這兩種改進(jìn)方案在一定程度上提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。該文的研究表明,選取合適的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)狀態(tài)以及合適的訓(xùn)練集對(duì)提高蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率是比較重要的。
[Abstract]:Protein structure is closely related to protein function, and protein secondary structure is the basis for the formation of other higher-order spatial structures. Therefore, protein secondary structure prediction has become a hot topic in bioinformatics. The prediction of protein secondary structure is based on the protein data of known secondary structure to establish a relationship model between amino acid sequence and secondary structure, and then to predict the secondary structure of unknown amino acid sequence through the model. Hidden Markov Model (hmm) is a kind of probabilistic statistical model, which has been applied to protein secondary structure prediction by some scholars at home and abroad. In this paper, 3-state hmm and 7- state hmm are used to predict the secondary structure of protein. It is concluded that the prediction effect of 7-state hmm is better than that of 3-state hmm. For the 7-state hmm prediction algorithm, an improved scheme is proposed in terms of structural state and parameter training. On the one hand, considering that the 7- state hmm does not contain the state of non-secondary structure, so the non-secondary structure state is introduced to form 8-state HMMs, on the other hand, we break the rule for the second underflow of the parameter revaluation process. Instead of stopping the overflow by some means, the mean value of the optimal reestimation of the primary parameter is used as the model parameter to predict the secondary structure. We improve the prediction accuracy to some extent by these two improved schemes. The results show that it is important to select the appropriate protein structure state and the appropriate training set to improve the prediction accuracy of protein secondary structure.
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：Q51;O211.62

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2106080