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基于多信息融合的蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn)預(yù)測研究

發(fā)布時間:2024-05-19 22:57
  蛋白質(zhì)翻譯后修飾是蛋白質(zhì)在翻譯后發(fā)生的化學(xué)修飾,在生命過程中起著至關(guān)重要的調(diào)控作用。深入研究鑒定蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn),對揭示生命活動的機(jī)理、篩選疾病的臨床標(biāo)志物、鑒定藥物靶點(diǎn)等方面具有重要意義。本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)和多信息融合對蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn)進(jìn)行研究,研究內(nèi)容如下:1.提出一種新的蛋白質(zhì)S-亞磺;稽c(diǎn)預(yù)測方法SulSite-GTB。首先,基于多種蛋白質(zhì)特征信息,包括二肽組成(dipeptide composition,DC)、氨基酸組成(amino acid composition,AAC)、分組重量編碼(encoding based on grouped weight,EBGW)、K近鄰得分(K nearest neighbors scores,KNN)、位置特異性氨基酸傾向(position-specific amino acid propensity,PSAAP)、位置權(quán)重氨基酸組成(position-weighted amino acid composition,PWAAC)和偽位置特異性得分矩陣(pseudo-position specific score matrix,...

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1蛋白質(zhì)序列中氨基酸之間的緊鄰相關(guān)模式圖

圖2-1蛋白質(zhì)序列中氨基酸之間的緊鄰相關(guān)模式圖

青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文92011202011,120,2120kkukkffpf(2-4)是權(quán)重因子,設(shè)置為0.05。f是蛋白質(zhì)序列中第個氨基酸的出現(xiàn)頻率。k是第k級序列相關(guān)因子,如圖2-1所示。圖2-1蛋白質(zhì)序列中氨基酸之間的緊鄰相關(guān)模式圖Fig.2-1Proteinseq....


圖3-1SulSite-GTB預(yù)測模型的流程圖

圖3-1SulSite-GTB預(yù)測模型的流程圖

基于多信息融合的蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn)預(yù)測研究32圖3-1SulSite-GTB預(yù)測模型的流程圖Fig.3-1FlowchartoftheSulSite-GTBpredictionmethodSulSite-GTB方法的步驟描述為:(1)獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和獨(dú)立測試集,S-亞磺;头....


圖3-2訓(xùn)練數(shù)據(jù)集S-亞磺;头荢-亞磺;男蛄袠(biāo)識對比圖

圖3-2訓(xùn)練數(shù)據(jù)集S-亞磺;头荢-亞磺;男蛄袠(biāo)識對比圖

青島科技大學(xué)研究生學(xué)位論文33置于片段序列的中間,側(cè)翼氨基酸的位置描述在-10至+10的范圍內(nèi),分析的結(jié)果如圖3-2所示。圖3-2訓(xùn)練數(shù)據(jù)集S-亞磺;头荢-亞磺酰化的序列標(biāo)識對比圖Fig.3-2ComparisonofsequenceidentificationofS-sul....


圖3-3訓(xùn)練集關(guān)于不同特征的預(yù)測結(jié)果

圖3-3訓(xùn)練集關(guān)于不同特征的預(yù)測結(jié)果

基于多信息融合的蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn)預(yù)測研究36訓(xùn)練數(shù)據(jù)集關(guān)于不同特征提取算法的預(yù)測結(jié)果如表3-3所示。此外,本文還使用ROC和PR曲線,比較在不同特征提取算法下預(yù)測模型的魯棒性[32]。圖3-3是訓(xùn)練集在八種特征提取方法下得到的ROC曲線和PR曲線。從表3-3中可以看出,使用二....



本文編號:3978577

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