發(fā)布時(shí)間：2024-05-25 13:17

　　隨著蛋白質(zhì)測(cè)序技術(shù)的不斷向前發(fā)展,蛋白質(zhì)序列的數(shù)量在蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)中呈現(xiàn)指數(shù)型的增長(zhǎng)。由于通過(guò)生物實(shí)驗(yàn)來(lái)確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的方法不能滿足目前的研究需求,因此研究和預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)接觸圖是一個(gè)非常有效的方法。另外蛋白質(zhì)接觸圖的研究和預(yù)測(cè)不僅有助于對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的研究,還有助于對(duì)蛋白質(zhì)功能的研究,已成為蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)建模的重要工具。本文采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架對(duì)蛋白質(zhì)接觸圖進(jìn)行預(yù)測(cè),具體研究工作如下:(1)在數(shù)據(jù)提取方面,考慮到序列信息在生物信息學(xué)中的重要作用,本文提取了蛋白質(zhì)序列的二級(jí)結(jié)構(gòu)以及溶劑可及性,用于擴(kuò)充特征;另外,多序列比對(duì)在蛋白質(zhì)接觸圖中的主要作用是能夠提供一種包含序列信息的特征,本文使用HHblits生成較為準(zhǔn)確的多序列比對(duì),并用于生成PSSM與PSFM特征;最后本文從進(jìn)化耦合分析方法中提取成對(duì)特征,并與前述特征相結(jié)合。(2)本文構(gòu)建了一種ResNet和DenseNet相結(jié)合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架用于蛋白質(zhì)接觸圖預(yù)測(cè),并且使用了全新的特征集合。該框架使用一維的ResNet處理由多序列比對(duì)生成的序列特征(包括PSSM、Secondary Structure、Solvent Accessibili...

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?１９９０－２０１９年ＰＤＢ蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)蛋白質(zhì)數(shù)量增長(zhǎng)圖??

與ＤｅｎｓｅＮｅｔ的蛋白質(zhì)接觸圖預(yù)測(cè)研究??１８００００?－ｊ??１６００００?■蛋白質(zhì)總數(shù)量：??］４〇〇〇〇?■已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)數(shù)量??＾?１２００００??？?１０００００?■??＾?８００００??＾?６００００??栽?４００００?，?＿｜｜??２００００?；?Ｌｌ?Ｌ?ｉ?....

圖２．１蛋白質(zhì)接觸圖??

的定義。它們指出蛋白質(zhì)接觸圖ｌ３］中的接觸是指兩個(gè)殘基的Ｐ碳原子（甘氨酸為ａ??碳原子）之間的歐式距離小于８Ａ。接觸可以分為三種類別：１）長(zhǎng)接觸：兩個(gè)殘基??之間的距離大于２４個(gè)殘基；２）中接觸：兩個(gè)殘基之間的距離在１２？２３個(gè)殘基之??間；３）短接觸：兩個(gè)殘基之間的距離在６？１....

圖２．３?ＨＨｂｌｉｔｓ生成ＭＳＡ流程圖??

蛋白質(zhì)接觸圖預(yù)測(cè)研究??驟為：第一，用提交的序列在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行搜索；第二，對(duì)初始的結(jié)果進(jìn)行多序??列比對(duì)，構(gòu)建初始ＰＳＳＭ；第三，用ＰＳＳＭ作為查詢序列，搜索數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)現(xiàn)較??遠(yuǎn)的相似性序列，并給出Ｅ－ｖａｌｕｅ；第四，構(gòu)建新的ＰＳＳＭ，重復(fù)步驟３。這個(gè)過(guò)??程不斷迭代，直到?jīng)]有....

圖２．４?ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)圖??

浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于ＲｅｓＮｅｔ與ＤｅｎｓｅＮｅｔ的蛋白質(zhì)接觸圖預(yù)測(cè)研究??２．３．１激活函數(shù)??激活函數(shù)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，其主要是為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入非??線性的特性，使網(wǎng)絡(luò)模型具有非線性的建模能力。目前常用的激活函數(shù)有ｓｉｇｍｏｉｄ??函數(shù)、ｔａｎｈ函數(shù)、....

本文編號(hào)：3982165