隨著人類基因組計劃的順利進展,越來越多的蛋白質序列被測定出來;而通過實驗確定其結構與功能的蛋白質序列則相對較少,且兩者之間的差距有迅速擴大的趨勢。由于通過實驗確定蛋白質的結構和功能費時、費力、費財,且實驗中可能還會遇到一些目前無法解決的困難,因此探索利用理論及計算方法來研究蛋白質結構和功能具有重要意義。本文從蛋白質的一級序列出發(fā),研究了蛋白質的結構、功能分類預測,其主要貢獻如下: 1.提出一種新的組合分類思想,即將氨基酸組成成分、自相關函數二種特征提取法與支持向量機恰當組合,首次對蛋白質同源二聚體和非同源二聚體進行分類研究,并與國際上現有的Garian方法進行了對比。在10CV檢驗下,本文方法的分類總精度比Garian方法最大可提高17.1個百分點。 2.提出二種新的特征提取法,并引入以前已有的二種特征提取法,與支持向量機和不同的分類策略,進行恰當的組合構成分類系統(tǒng),首次對蛋白質同源二聚體、同源三聚體、同源四聚體和同源六聚體進行分類研究。結果表明整合了氨基酸殘基序列順序信息的三種特征提取法,其分類能力均好于氨基酸組成成分特征提取法,尤以我們提出的加權自相關函數特征提取法的分類效果最好,其分類總精度可比氨基酸組成成分特征提取法最大可提高6.39個百分點,比Chou的特征提取法提高2.41個百分點;采用“一對一”策略的分類能力明顯優(yōu)于“一對多”策略,其分類總精度最大可提高17.69個百分點。 3.一種新的組合分類方法,即將自相關函數特征提取法和支持向量機、以及本文提出的“改進的唯一的一對多”分類策略恰當組合,應用于蛋白質折疊子分類研究。結果顯示:對于獨立測試樣本,自相關函數特征提取法的分類總精度比氨基酸組成成分特征提取法,大約可提高7個百分點;“改進的唯一的一對多”分類策略優(yōu)于“一對多”策略,其獨立測試和5CV檢驗的分類總精度,比“一對多”策略最大可分別提高約18和12個百分點。 4.引入加權思想,以一種新的特征提取法—加權自相關函數,表示蛋白質序列,并采用“一對多”、“一對一”分類策略對膜蛋白和亞細胞定位進行了分類和預測研究,結果有明顯改善: 1).對于膜蛋白分類,在采用支持向量機算法及“一對多”分類策略下,加權自相關函數特征提取法的分類總精度為87.98%,比氨基酸組成成分特征提取
【學位單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2004
【中圖分類】：Q51
【部分圖文】：

三級結構的概念【川，才使得蛋白質結構的研究有了質的飛躍。后來隨著越來越多的蛋白質結構被測定，又提出了四級結構、超二級結構和結構域等概念[’2一，3]。圖1.1為蛋白質四個層次結構示意圖，圖1.2以樹狀表示了蛋白質的結構層次及其關系。圖1.2蛋自質結構層次關系示意圖

【引證文獻】

相關期刊論文 前1條

1 張振慧;王正華;王勇獻;;基于分組重量編碼的蛋白質同源寡聚體分類研究[J];國防科技大學學報;2007年02期

相關博士學位論文 前5條

1 李宏;面向應用領域的分類方法研究[D];中南大學;2007年

2 施建宇;蛋白質亞細胞定位特征表達與分類算法研究[D];西北工業(yè)大學;2006年

3 李鳳敏;核蛋白的亞核定位和植物、非植物及小鼠蛋白質的亞細胞定位預測研究[D];內蒙古大學;2007年

4 胡秀珍;蛋白質的β-發(fā)夾、β（γ）-轉角及四類簡單超二級結構預測[D];內蒙古大學;2007年

5 劉輝;miRNA靶標預測的系統(tǒng)生物學方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2009年

相關碩士學位論文 前6條

1 安文娟;Fisher和支持向量綜合分類器[D];遼寧師范大學;2010年

2 曾聰;膜蛋白分類的特征提取算法和數據集構建技術研究[D];國防科學技術大學;2010年

3 曲娟;同源寡聚蛋白質的信息熵分類方法[D];大連理工大學;2006年

4 姜彬;膜蛋白分類問題的特征提取算法研究[D];國防科學技術大學;2008年

5 溫歡;抗凍蛋白序列的模體分析與預測[D];內蒙古大學;2013年

6 紅英;用支持向量機和離散增量方法預測人類血液分泌蛋白質[D];內蒙古大學;2013年

本文編號：2808814