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《深圳大学》 2016年
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基于旋转森林模型的蛋白质相互作用预测研究

黄利广  
【摘要】:蛋白质是生命机体的必要组成成分,是一切生命活动的重要载体。蛋白质相互作用普遍存在于生命活动中,如新陈代谢、细胞周期变化、激素调节、酶的催化作用等重要生命机体活动中。在生物信息学中,蛋白质相互作用的研究不仅有利于人类对生命过程有新的理解,同时有利于探索某些疾病的发病机制、研制药物和追踪药物的靶标等。本文针对生物科学中的高通量生物实验技术的缺陷,以蛋白质一级序列信息作为研究数据,结合氨基酸残基的物理化学性质和数据挖掘技术对蛋白质相互作用预测进行研究。本文主要研究工作如下:(1)本文介绍了蛋白质相互作用预测的研究背景和意义,并对相关研究和技术进行了综述。介绍了蛋白质相互作用的相关知识,以及数据挖掘的主要流程和关键技术,对蛋白质相互作用预测问题的具体流程进行阐述;(2)提出结合氨基酸残基的物理化学性质,构建氨基酸残基序列的物理化学反应矩阵,将矩阵作为图像,对其进行局部相位量化特征抽取,最终得到氨基酸残基的特征向量矩阵;(3)提出结合氨基酸残基的物理化学性质,运用类残基偶联的氨基酸残基序列特征抽取方法,最终得到较高维的特征向量矩阵;(4)对蛋白质相互作用研究中常用的三个数据集展开研究,结合上述特征提取方法,训练旋转森林模型,并以随机森林模型和目前研究成果作为对比,分析总结特征抽取方法和旋转森林模型在蛋白质相互作用预测研究中具有优异的鲁棒性。
【学位授予单位】:深圳大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:Q51;TP311.13

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