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蛋白质相互作用规律及预测方法研究;

作　者: 裴智勇
导　师: 蔡禄
学　校: 内蒙古科技大学
专　业: 遗传学
关键词: 蛋白质相互作用相对倾向性结构类二级结构支持向量机
分类号: Q51
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

作为蛋白质行使功能的主要方式,蛋白质-蛋白质相互作用在众多生物学过程中发挥着关键作用。当今生物学研究的一个主要课题,是探究蛋白质相互作用机制,及判断特定的蛋白质间是否能发生相互作用。研究蛋白质相互作用的规律,并构建预测模型具有重要的现实意义。首先,基于相互作用蛋白质数据库(DIP)、基因本体数据库(GO)和蛋白质结构分类数据库(SCOP),结合SWISS-PROT等相关数据库中蛋白质功能注释信息,定义了描述蛋白质相互作用倾向性的参数(PIRB),对酿酒酵母定位于不同细胞器、部分膜蛋白,对酿酒酵母、线虫和大肠杆菌按SCOP分类不同结构类蛋白质之间相互作用规律进行研究。结果表明,各种细胞器、膜和结构类蛋白质之间相互作用确实存在明显的偏向性。本文也对结果的生物学意义及蛋白质相互作用规律作了简要探讨。蛋白质相互作用与蛋白质的结构信息有着密切的联系。本文中,蛋白质的二级结构数据作为特征用来进行蛋白质-蛋白质、及蛋白质亚基间的相互作用预测。在蛋白质亚基间相互作用的预测工作中,通过对二级结构及超二级结构信息的分析,提取其为特征,利用支持向量机构建了预测模型。该预测模型得到较有意义的预测效果,整体预测准确率、敏感度、相关系数分别达到64.52%、66.87%和0.291。在蛋白质-蛋白质相互作用预测工作中,蛋白质结构数据及区域位置信息都用来构建模型。同样利用支持向量机,以酿酒酵母为对象的蛋白质相互作用预测模型的整体准确率高达88.01%,相关系数达到0.761。本工作构建的蛋白质相互作用预测模型及相关数据集提供在线获取。(http://ibt.imust.cn/PPIP.html)

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
引言  9-10
1 文献综述  10-26
  1.1 蛋白质相互作用研究背景  10-12
  1.2 蛋白质相互作用研究实验方法  12-14
    1.2.1 免疫共沉淀方法  12
    1.2.2 酵母双杂交系统  12-13
    1.2.3 噬菌体展示技术  13
    1.2.4 蛋白质亲和色谱  13-14
    1.2.5 蛋白质探针技术  14
  1.3 蛋白质相互作用研究的生物信息学方法  14-17
    1.3.1 系统发育谱  14-15
    1.3.2 基因邻接  15
    1.3.3 基因融合事件  15-16
    1.3.4 镜像树  16
    1.3.5 数据挖掘与机器学习方法及预测  16-17
  1.4 蛋白质相互作用相关资源与数据库  17-26
    1.4.1 GO 基因本体数据库  18-19
    1.4.2 SCOP 蛋白质结构分类数据库  19-20
    1.4.3 PDBsum 数据库  20-21
    1.4.4 蛋白质相互作用数据库  21-26
2 基于亚细胞定位与结构信息的蛋白质相互作用规律的研究  26-36
  2.1 数据获得与处理  26-27
  2.2 蛋白质相互作用相对倾向性因子PIRB 的定义  27-28
  2.3 蛋白质相互作用统计分析及PIRB 计算  28-31
    2.3.1 基于GO 亚细胞定位信息对酿酒酵母的细胞器PPI 规律的统计分析  28-29
    2.3.2 基于SCOP 数据库的蛋白质结构分类对PPI 规律的统计分析  29-31
  2.4 蛋白质相互作用规律及生物学意义  31-34
  2.5 本章小节  34-36
3 基于二级结构预测蛋白质复合体亚基相互作用  36-43
  3.1 数据来源及其数据集的构建  36-37
  3.2 支持向量机介绍  37-38
  3.3 蛋白质亚基间相互作用统计分析及预测模型构建  38-40
    3.3.1 蛋白质链作用区域二级结构及超二级结构类型的分布统计  38
    3.3.2 蛋白质亚基相互作用区配对类型的分布统计  38-39
    3.3.3 蛋白质序列打分与预测模型的构建  39-40
  3.4 预测结果评价标准  40
  3.5 结果与讨论  40-43
    3.5.1 各类型分布比例及相对倾向值统计  40-41
    3.5.2 蛋白质亚基相互作用预测结果与评价  41-43
4 基于二级结构蛋白质相互作用预测  43-49
  4.1 数据集构建  43-44
    4.1.1 数据来源及正数据集构建  43
    4.1.2 负数据集构建  43-44
  4.2 蛋白质相互作用特征值提取及预测模型构建  44-46
  4.3 预测结果与评价  46-47
    4.3.1 模型预测结果  46
    4.3.2 负集构建策略对预测效果的影响讨论  46-47
  4.4 本章小节  47-49
结论  49-50
参考文献  50-54
在学研究成果  54-55
致谢  55

蛋白质相互作用规律及预测方法研究;

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