發(fā)布時間：2020-10-13 06:49

　　 蛋白質功能由蛋白質相互作用進行表達,蛋白質與蛋白質相互作用的界面上并非所有的殘基都是重要的,有時只有少數(shù)幾個殘基對蛋白質的結合起著關鍵的作用,這些起關鍵作用的殘基稱為熱點殘基。大量實驗表明,熱點殘基在蛋白質與蛋白質相互作用中會形成一種特定的構象,該構象稱為熱區(qū)。熱區(qū)具有穩(wěn)定并協(xié)調蛋白質與蛋白質相互作用的功能,熱區(qū)的發(fā)現(xiàn)和界定對于理解疾病的起源、生物制藥、藥物作用靶點等蛋白質活動都非常重要。近年來,研究人員從實驗角度出發(fā),記錄了一些蛋白質相互作用的數(shù)據(jù),但是由于蛋白質相互作用實驗成本高、周期長、復雜度高,實驗數(shù)據(jù)相當有限,因此利用計算機的方法預測蛋白質相互作用的熱區(qū)就顯得尤為重要。本文提出一種基于密度聚類和特征分類的蛋白質熱區(qū)預測模型,實驗結果顯示,與其他方法相比,所提出的方法可以得到更好的預測結果。并且在熱區(qū)研究的基礎上,提出了一種基于序列保守性的驗證熱區(qū)的方法。研究的主要創(chuàng)新點概括如下:(1)提出了一種基于密度的增量型聚類結合特征分類的預測蛋白質相互作用熱區(qū)的方法。首先利用基于密度的增量型聚類對數(shù)據(jù)集里面的數(shù)據(jù)進行聚類,得到多個初始的聚類簇,然后利用基于特征的分類剔除這些聚類簇中的非熱點殘基,從而得到最終的預測熱區(qū)。實驗結果顯示所提出的方法可以預測出絕大多數(shù)的熱區(qū),同時在預測熱區(qū)中熱點的覆蓋率也高于其他相關方法。(2)提出了一種有效的特征選擇的方法。在進行特征分類時,為了有效的選擇關鍵的生物特征,首先從蛋白質結構出發(fā),提取一系列與蛋白質相互作用相關的特征,然后通過基于支持向量機的遞歸特征消除結合歸一化互信息特征選擇,利用向后特征淘汰策略得到最重要的特征和去除無關緊要的特征,從而得到一個從最重要到最無關的特征排序列表,最后通過引入F-score找到這些特征的最優(yōu)化組合。(3)提出了一種基于序列保守性的熱區(qū)驗證方法。由于生物實驗的復雜性和長周期性,使得由生物實驗驗證熱區(qū)十分困難,這里提出一種基于序列保守性的熱區(qū)驗證方法。對于熱區(qū)中的每一個熱點,在蛋白質數(shù)據(jù)庫中找到形成該復合物的兩個蛋白質,通過其可變剪切體得到該基因的完整序列,通過完整的蛋白質序列找到其在不同物種中的直接同源基因,然后進行多序列比對,記錄預測熱區(qū)中每一個熱點殘基對應到不同物種基因序列中的位點,通過模塊替換矩陣構造的蛋白質熱區(qū)保守性得分函數(shù),得到熱區(qū)在不同物種中的保守性得分,最后計算每一個熱區(qū)相對于相互作用界面上其他區(qū)域的保守傾向性。
【學位單位】：武漢科技大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：Q51
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 蛋白質相互作用熱區(qū)的概念
        1.3.1 蛋白質-蛋白質相互作用
        1.3.2 蛋白質結合面性質
        1.3.3 蛋白質相互作用中的熱點殘基
        1.3.4 蛋白質相互作用中的熱區(qū)
    1.4 本文的研究內容與創(chuàng)新點
        1.4.1 本文的內容安排
        1.4.2 本文的創(chuàng)新點
    1.5 本章小結
第2章 蛋白質相互作用的生物實驗方法和智能計算方法
    引言
    2.1 獲取蛋白質相互作用的生物實驗方法
        2.1.1 丙氨酸突變實驗
        2.1.2 Bind-Wash-Elute洗脫實驗
        2.1.3 高通量實驗方法
    2.2 預測蛋白質相互作用的智能計算方法
        2.2.1 基于基因信息的方法
        2.2.2 基于蛋白質結構信息的方法
        2.2.3 基于氨基酸序列信息的方法
    2.3 蛋白質相互作用的數(shù)據(jù)庫
    2.4 本章小結
第3章 基于密度聚類和特征分類的蛋白質熱區(qū)預測
    引言
    3.1 基于密度的增量型聚類
        3.1.1 聚類分析
        3.1.2 聚類算法分析
        3.1.3 基于蛋白質殘基密度的增量型聚類
    3.2 基于特征的分類
        3.2.1 支持向量機
        3.2.2 遞歸特征消除結合歸一化互信息特征選擇
    3.3 結合密度聚類和特征分類的熱區(qū)預測算法
    3.4 實驗結果與分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 標準熱區(qū)定義
        3.4.3 評價準則
        3.4.4 實驗結果
        3.4.5 預測性能比較
    3.5 本章小結
第4章 熱區(qū)預測算法優(yōu)化
    引言
    4.1 聚類參數(shù)選擇優(yōu)化
        4.1.1 蛋白質殘基密度聚類參數(shù)選擇
        4.1.2 聚類參數(shù)選擇優(yōu)化算法
        4.1.3 實驗結果
        4.1.4 預測性能比較
    4.2 鄰居殘基優(yōu)化
        4.2.1 熱區(qū)預測結果鄰居殘基優(yōu)化原則
        4.2.2 鄰居殘基優(yōu)化算法
        4.2.3 實驗結果
        4.2.4 預測性能比較
    4.3 本章小結
第5章 基于序列保守性的熱區(qū)驗證方法
    引言
    5.1 直接同源基因
    5.2 保守性得分函數(shù)
    5.3 實驗結果與分析
    5.4 本章小結
第6章 總結與展望
    6.1 本文的主要研究工作
    6.2 下一步工作展望
致謝
參考文獻
附錄1攻讀博士學位期間取得的科研成果
附錄2攻讀博士學位期間參加的科研項目

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本文編號：2838876