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基于多分类器组合的蛋白质—蛋白质相互作用位点预测研究

作　者: 邵壮超
导　师: 潘泉；张绍武
学　校: 西北工业大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 蛋白质-蛋白质相互作用位点残基窗支持向量机多分类器组合
分类号: Q51
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 204次
引　用: 4次
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内容摘要

生物体的功能是通过生物分子之间的相互作用来实现的,而蛋白质则是生物功能的主要体现者和执行者,因此识别蛋白质-蛋白质相互作用位点对于注释蛋白质功能机制非常关键。通过实验方法确定蛋白质相互作用位点费时、费力、费财,且实验中可能还会遇到一些目前无法解决的困难,因此探索利用理论及计算方法来研究蛋白质.蛋白质相互作用位点具有重要意义。本文从蛋白质一级序列出发,采用支持向量机及多分类器组合算法对蛋白质-蛋白质相互作用位点进行分类研究,主要工作如下: (1)构建包含4种不同类型的蛋白质-蛋白质相互作用位点数据库,数据库由133条蛋白质序列组成。 (2)采用两种接触面残基定义方法,将蛋白质序列中的残基标定为接触面残基和非接触面残基两类样本。基于序列轮廓信息提取法,从蛋白质序列中提取残基的多种序列轮廓,组成大小不等的残基信息窗,使用支持向量机对其进行分类预测、比较和分析,结果表明: 1)两种接触面残基定义方法下,包含多个相邻残基的信息窗所得分类精度较单个残基的信息窗均有不同程度的提高,以包含7个相邻残基的信息窗效果最好。 2)并不是相邻氨基酸越多,支持向量机对残基信息窗的分类精度就越高,相邻残基之间存在一定的信息融合问题,当二者之间存在矛盾或不协调时,分类结果将降低;当二者信息互补时,分类结果将提高。 (3)提出将多分类器组合算法应用于蛋白质-蛋白质相互作用位点预测。分析了多分类器组合算法的理论框架,采用有先验知识的投票表决融合算法和基于局部精度的动态分类器选择算法对蛋白质-蛋白质相互作用位点进行了预测研究,结果表明:两种多分类器组合算法均使实验结果有了不同程度的提高,说明多分类器组合能在一定程度上更多地反映蛋白质-蛋白质相互作用位点信息。

全文目录

第一章绪论  8-13
  1.1 研究意义  8-9
  1.2 蛋白质相互作用位点与蛋白质相互作用的关系  9
  1.3 蛋白质相互作用位点预测研究现状  9-10
  1.4 相关数据库简介  10-12
  1.5 本文主要研究内容  12
  1.6 论文结构安排  12-13
第二章数据库的构建及相关算法  13-34
  2.1 引言  13
  2.2 数据库构建方法及准则  13-14
  2.3 蛋白质-蛋白质作用位点接触面残基的定义  14-19
  2.4 信息窗特征提取法及序列轮廓信息提取法  19-20
  2.5 支持向量机  20-23
  2.6 多分类器组合算法  23-32
    2.6.1 多分类器融合算法  25-28
    2.6.2 多分类器选择算法  28-32
      2.6.2.1 基础概念  28-29
      2.6.2.2 理论框架  29-32
  2.7 分类系统评估  32-33
  2.8 本章小结  33-34
第三章基于SVM的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测  34-41
  3.1 引言  34
  3.2 支持向量机的参数选取  34-36
  3.3 结果与讨论  36-38
  3.4 样本数量对分类系统的影响  38-39
  3.5 类别间样本数不平衡对分类系统的影响  39-40
  3.6 本章小结  40-41
第四章基于多分类器组合的蛋白质-蛋白质作用位点预测  41-50
  4.1 引言  41-42
  4.2 信息窗的融合  42-43
  4.3 信息窗的选择  43-45
  4.4 结果与讨论  45-48
    4.4.1 ASA接触面残基定义下特征向量集的组合结果  45-47
    4.4.2 α碳原子接触面残基定义下特征向量集的组合结果  47-48
  4.5 本章小结  48-50
第五章总结与展望  50-53
  5.1 本文工作总结  50-51
  5.2 问题与展望  51-53
参考文献  53-57
附录一  57-62
附录二  62-66
附录三  66-70
致谢  70-71
作者发表或录用文章  71-72
西北工业大学业学位论文知识产权声明书  72
西北工业大学学位论文原创性声明  72

基于多分类器组合的蛋白质—蛋白质相互作用位点预测研究

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