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基于离散增量结合二次判别法预测蛋白质相互作用及DNA甲基化位点

作　者: 刘佳
导　师: 蔡禄
学　校: 内蒙古科技大学
专　业: 遗传学
关键词: 蛋白质相互作用离散增量二次判别分析 DNA甲基化
分类号: Q51
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

蛋白质是一切生命活动的物质基础,研究蛋白质的相互作用有助于理解生物过程的分子机制,阐明疾病的分子机理。本论文依据蛋白质序列组分特征,应用基于离散增量的二次判别分析方法,对人类的1 962对蛋白质相互作用进行了预测。自洽检验的各项预测指标均在75%以上,且3折交叉检验的总精度也大于64%;对酿酒酵母的4 548对蛋白质相互作用预测,5折交叉检验的总精度大于61%,相关系数为0.22。同时我们也将离散增量结合二次判别分析方法应用于人类DNA甲基化位点预测的问题。结果显示,在截取79bp长的序列片段时,以8-mer频数为属性的IDQD模型的预测性能最好。5-fold交叉检验的整体预测准确率为80.03%,相关系数为0.60。基于以上两个工作的结果可以证明离散增量结合二次判别分析的方法能有效的解决复杂的生物学问题,是一种性能优良的分类器。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
引言  9-10
1 绪论  10-25
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-15
    1.2.1 后基因组时代的生物信息学  11-12
    1.2.2 生物信息学的研究现状  12-14
    1.2.3 生物信息在研究蛋白质相互作用中的应用  14-15
  1.3 蛋白质相互作用数据库  15-18
    1.3.1 DIP 数据库  15-16
    1.3.2 BIND 数据库  16
    1.3.3 HPRD 数据库  16
    1.3.4 PPI 相关数据库总述及整合  16-18
  1.4 蛋白质相互作用的研究方法  18-24
    1.4.1 研究蛋白质相互作用的常规方法  18-20
      1.4.1.1 酵母双杂交  18-19
      1.4.1.2 噬菌体展示技术(PDT)  19
      1.4.1.3 免疫共沉淀  19-20
    1.4.2 生物物理学方法  20-22
      1.4.2.1 荧光共振能量转移技术  20
      1.4.2.2 质谱  20-21
      1.4.2.3 原子作用力显微技术  21-22
    1.4.3 生物信息学分析方法  22-24
      1.4.3.1 KNN 法  22-23
      1.4.3.2 贝叶斯判别  23
      1.4.3.3 支持向量机  23-24
  1.5 论文的研究内容与安排  24-25
2 理论预测算法  25-34
  2.1 算法描述  25-32
    2.1.1 离散量的定义  25
    2.1.2 离散量的性质  25-26
    2.1.3 离散增量  26
    2.1.4 ID 算法的评价  26-27
    2.1.5 二次判别分析函数  27-28
    2.1.6 QD 中分类阈值ξ0的确定  28-30
    2.1.7 二次判别分析函数的推广式  30-32
  2.2 预测性能的评价指标  32-33
  2.3 小结  33-34
3 蛋白质-蛋白质相互作用的预测  34-39
  3.1 数据集构建  34
  3.2 氨基酸的约化  34-35
  3.3 特征提取  35
  3.4 预测结果  35-38
  3.5 酿酒酵母中PPI 的预测  38-39
4 IDQD 算法的扩展应用—DNA 甲基化位点的预测  39-44
  4.1 引言  39
  4.2 数据集构建  39-40
  4.3 特征的选取  40
  4.4 结果与讨论  40-43
    4.4.1 窗口长度及核苷酸k 联体长度对IDQD 模型性能的影响  40-42
    4.4.2 预测DNA 甲基化的IDQD 模型与其他机器学习算法模型的比较  42-43
  4.5 结论  43-44
讨论  44-45
参考文献  45-52
在学研究成果  52-53
致谢  53

基于离散增量结合二次判别法预测蛋白质相互作用及DNA甲基化位点

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