基于t-SNE的氨基酸聚类分析

发布时间：2017-10-10 10:49

  本文关键词：基于t-SNE的氨基酸聚类分析

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【摘要】：生物大分子模拟在生物研究领域中具有重要作用。如今,量子化学计算和分子动力学模拟在生物分子理论计算领域广为应用。对于分子力学来说,力场的构建尤为重要。基于分子力场,可以展开蒙特卡洛计算以及分子动力学模拟。分子力场的构建需要使用大量的分子构象、能量、电荷分布等物理化学信息。本文工作即是为了构建蛋白质力场而进行大规模模拟计算并聚类分析进而得到一套具有代表性且具有一定可用性的数据集。在蛋白质选取方面,考虑到蛋白质的生物环境,对蛋白质多种复合物进行选择以保证其一般性。然后进行动力学模拟得到蛋白质轨迹,并借鉴MFCC分块法思想从中提取出大量的氨基酸构象。在对氨基酸提取的过程当中,采用了独特的氨基酸片段两端处理办法。经过分块处理,初步提取出20种氨基酸的构象、能量、电荷分布等信息以构成原始数据集。原始数据集信息量庞大,数据重复性较高,每种特征量所占权重各有不同。为了将氨基酸原始数据集简化,同时又不失其采样数据的全面性,由此引用一种新的聚类方法,即t-SNE分布耦合降维算法。通过构建低维空间数据,同时最小化在低维空间中的数据分布与高维空间中的数据分布之间的Kullback-Leisler差异,得到其在低维空间(可视的二维或三维空间)中的降维数据,使得其氨基酸聚类相比于常用的K-均值聚类更加具有卓越的分析效果,以便于对原始数据集进行有效合理地提取和利用。在构建力场,快速得到生物蛋白质分子精确的物理化学性质等方面具有重要意义。
【关键词】：氨基酸 MFCC t-SNE 聚类 降维
【学位授予单位】：辽宁师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O629.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-18
• 1.1 分子模拟8-12
• 1.1.1 分子力场8-10
• 1.1.2 分子动力学模拟10-11
• 1.1.3 分子力学的局限性11-12
• 1.2 量子化学计算12-16
• 1.2.1 量子化学简介12-13
• 1.2.2 玻恩-奥本海默近似13
• 1.2.3 中心场近似13-14
• 1.2.4 基组14
• 1.2.5 量子化学的线性规模计算方法14-16
• 1.2.6 结合MFCC的氨基酸聚类分析16
• 1.3 机器学习与聚类分析16-18
• 1.3.1 机器学习简介16-17
• 1.3.2 主成分分析法17
• 1.3.3 K-均值法17
• 1.3.4 t-SNE聚类法17-18
• 第二章 氨基酸构象数据库的建立18-37
• 2.1 蛋白质复合物在GROMACS下的动力学模拟18-27
• 2.1.1 蛋白质的选取18-20
• 2.1.2 预处理工作20-21
• 2.1.3 构象能量优化21-24
• 2.1.4 NVT系综下的模拟24
• 2.1.5 NPT系综下的模拟24
• 2.1.6 GROMACS动力学模拟24
• 2.1.7 MD结果数据分析24-27
• 2.2 MFCC分块操作27-34
• 2.2.1 MFCC分块法简介27-28
• 2.2.2 本文对MFCC分块法思想的应用28-33
• 2.2.3 对四种蛋白质的分割与提取33-34
• 2.3 Gaussian量子化学计算34
• 2.4 氨基酸原始特征数据的建立34-37
• 2.4.1 操作过程简介34-36
• 2.4.2 原始特征数据建立的意义36-37
• 第三章 基于t-SNE的分子构象聚类37-46
• 3.1 t-SNE聚类方法简述37-40
• 3.2 氨基酸原始数据基于t-SNE的降维处理过程40-41
• 3.3 t-SNE聚类方法的应用效果讨论41-46
• 3.3.1 聚类效果可视化41-45
• 3.3.2 t-SNE与其它聚类方法的效果比较45-46
• 结论46-48
• 参考 文献48-51
• 附录A 相关代码示例51-54
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况54-55
• 致谢55

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本文编号：1005947