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蛋白质相互作用位点的预测方法研究

汪媛媛  
【摘要】:在后基因组时代,蛋白质相互作用是生物信息学的研究热点。对蛋白质之间相互作用的研究可以帮助我们理解生命活动,并解决一些药物的设计与开发相关的问题。本文使用计算方法,尤其是通过不平衡数据集处理方法来对蛋白质之间相互作用位点的预测进行研究。本文的主要工作如下所述:首先基于氨基酸的进化保守性提取相关特征,并依此对蛋白质相互作用位点进行预测。本文分别从HSSP数据库与Consurf Sever中提取了五种特征来描述氨基酸的进化保守性:残基空间序列谱、残基序列信息熵与相对熵、残基序列保守权重以及残基进化速率。使用上述特征构建支持向量机分类器,实验结果表明这些特征可以有效实现对蛋白质相互作用位点的预测。通过分析现有蛋白质残基位点的相关定义,我们发现位点数据集存在着正负样本不平衡问题。本文通过三种方法来对不平衡的数据集进行处理,进一步提高预测的准确性。第一种是基于最近邻规则来对负样本数据集进行处理;第二种是基于最近邻规则与边界噪声因子相结合的方法对数据集进行处理,该方法考虑到了样本重叠问题;第三种是基于k均值聚类的下抽样方法,该方法尽可能避免含有重要信息的大类样本的删除,并且使得抽取的大类样本更具代表性。从实验结果发现,上述三种方法均可以减弱蛋白质相互作用位点预测中出现的样本不平衡现象,能有效识别出相互作用位点;其中第三种方法得到的结果中,正确率达到75.8%,灵敏度与特异度分别为67.6%,84.2%。相比之前提到的方法与现有的相似工作,分类性能提升较高。我们的工作对生物信息学领域中广泛存在的数据不平衡问题的解决具有一定借鉴意义。


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