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《太原理工大学》 2017年
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基于蛋白质序列的蛋白质相互作用预测研究

陈经天  
【摘要】:本文主要介绍了五位编码方法和氨基酸七个理化参数编码方法这两种方式,以及两种编码方法对相同数据集的预测结果.首先分析了氨基酸五位编码方式,如选择SVM最适合参数、实验方法等,然后分析五位编码下以及为氨基酸七个理化参数编码下原始数据集结果的预测。分析了数据来源以及数据处理方式,如正数据集的构建、负数据集的构建、独立预测数据集的构建,研究了预测集以及训练集选取的方式,表达蛋白质序列的方法。其次主要阐述了蛋白质相互作用的意义与背景,研究了蛋白质相互作用国内外研究现状,主要分析了生物信息学基本概况,研究了蛋白质相互作用以及相关方法,阐述了氨基酸基本情况,探讨了蛋白质一级结构、蛋白质的高级结构等内容,以此来研究蛋白质相互作用,并且在此基础上探讨了计算法与生物实验法,分析了目前国内外几种蛋白质相互作用数据库,如DIP数据库、MIPS数据库、BIND数据库、STRING数据库,之后进行了蛋白质相互作用数据可靠性评价,获取基于氨基酸残基长程的蛋白质特征。分析了支持向量机的原理、支持向量机算法的发展以及性能评价,同时研究了几种软件的基本情况,包括LIBSVM软件、MATLAB软件、EmEditor编辑器等。蛋白质可以调控生物体细胞中的多种生命流程,虽然不少蛋白质都是依据单体方式进行作用,但是蛋白质相互作用与细胞生命体有着密不可分的关系,是实现细胞功能的前提。如蛋白质翻译、DNA转录和复制、免疫识别中都包含蛋白质相互作用。人类完成基因组计划(HGP)后已经迎来后基因组时代,其中蛋白质组学是重要研究内容,蛋白质相互作用是研究的关键方向以及热点领域。蛋白质相互作用的根本目标是构建模式生命蛋白质网络和模式系统,为以后分析蛋白质功能、信号传导、新陈代谢等提供依据。蛋白质是功能执行者以及生命活动载体,本文深入分析了相互作用、复杂多样结构功能、动态变化等情况,对于全面展示细胞、分子以及生物体等多层次生命现象本质有着重要意义。生物体众多生命活动中蛋白质相互作用都是重要构成,是生物体进行生化反应的关键与基础,是后基因组时代的重点。实验方法不仅会形成大量数据,也可能出现假阴性与假阳性数据。所以,本次研究中从计算方面来对蛋白质相互作用进行研究,对机器学习方法给蛋白质-蛋白质相互作用带来的影响进行预测。
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:Q51

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