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《燕山大学》 2011年
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基于数字信号处理技术的蛋白质热点区域的预测

王东伟  
【摘要】:蛋白质热点区域的预测一直是生物信息学领域研究的重点和难点之一。目前预测蛋白质热点区域的方法大体分为两类:一类是实验方法;另一类是计算方法。本课题研究了计算方法中基于数字信号处理技术的方法,由于生物序列内在的离散特性,使得数字信号处理技术能够很好的预测蛋白质的热点区域。 首先,针对单级滤波器用于蛋白质热点区域预测存在预测结果准确率低的问题,提出了一种基于多级滤波器的预测方法。该方法在单级滤波器的基础上,采用多级级联的方式设计了一个多级滤波器对蛋白质序列进行滤波,通过分析输出信号的能量定位蛋白质的热点区域。 其次,分析了蛋白质序列的特征,蛋白质序列经映射得到的数字信号在本质上属于非平稳信号,处理时需要将信号的时频局部特性表达出来,然而傅立叶变换却无法表述信号的时频局部性质。针对此问题,本文提出了一种基于连续小波变换的预测方法,小波变换以其良好的局部化性能恰好能够弥补傅立叶变换存在的缺陷。另外,在预测蛋白质热点区域的过程中考虑到预测效率的问题,根据小波变换具有带通滤波的性质,又设计了一种连续小波变换的快速算法。 最后,对本文提出的两种方法进行实验分析,将实验结果与现有方法的预测结果及标准数据库中已经发现的热点区域进行比较,分别从预测结果的准确率及预测效率两方面进行了讨论。
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