蛋白質翻譯后修飾在蛋白質一蛋白質相互作用與細胞過程等多種生物學行為中起重要調(diào)節(jié)作用,此外,翻譯后修飾與許多疾病如癌癥、糖尿病等相關,因此翻譯后修飾位點預測對于了解生命過程與疾病的預防治療等有重大意義。絲氨酸和蘇氨酸上的翻譯后修飾類型主要包括磷酸化、O-糖基化與乙�；�。實驗技術的不斷發(fā)展,積累了大量的翻譯后修飾位點數(shù)據(jù)。由于實驗方法成本高,且受環(huán)境條件限制,因此促進了計算方法的不斷發(fā)展。目前已有的計算方法大部分通過蛋白質的局部序列信息進行模型訓練,且只能對一種翻譯后修飾進行預測�，F(xiàn)研究表明in situ PTM可以反映不同翻譯后修飾間潛在功能聯(lián)系,因此如將其應用于翻譯后修飾預測研究,可有效提升翻譯后修飾位點預測能力。本文提出了表征in situ PTM信息的位點-修飾網(wǎng)絡（site-modification network, SMNet）,之后利用SMNet網(wǎng)絡特征進行絲氨酸和蘇氨酸上翻譯后修飾位點預測。具體研究內(nèi)容如下：首先,本文從多種翻譯后修飾數(shù)據(jù)庫中收集人類翻譯后修飾數(shù)據(jù),從中提取in situ PTM信息,并利用該信息構建SMNet網(wǎng)絡。之后將SMNet網(wǎng)絡特征與蛋白質序列特征整... 

【文章來源】：中國科學技術大學安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２中可看出，ＳｙｓＰＴＭ在線網(wǎng)站包含搜索（Ｓｅａｒｃｈ）、瀏覽（Ｂｒｏｗｓｅ）、統(tǒng)??


本文編號：3583078