蛋白质热稳定性的智能识别

发布时间：2017-11-17 10:27

  本文关键词：蛋白质热稳定性的智能识别

  更多相关文章： 蛋白质热稳定性 氨基酸相互作用网络 支持向量机 多元线性回归 蛋白质耐热温度

【摘要】：耐热蛋白质具有较高的应用价值,尤其在发酵工程、食品、医学、环境保护和金属冶炼等领域有重要的理论和现实意义。人们通过蛋白质序列和结构分析以及蛋白质工程方法研究了蛋白质耐热的机制,发现氨基酸组成、二肽组成、氢键、盐桥和疏水作用等序列和结构因素与蛋白质的热稳定性直接相关。在对蛋白质的热稳定性的研究过程中,智能算法发挥了重要作用。LogitBoost、支持向量机、神经网络、决策树、贝叶斯方法、随机森林、K-邻近算法等方法都被广泛应用在蛋白质的耐热性识别上。近几年,利用复杂网络理论研究蛋白质热稳定性机制逐步成为一种有效的方法。将一个蛋白质的三维结构信息编码成氨基酸相互作用网络,从系统角度研究蛋白质的热稳定性。本文将结合机器学习算法和复杂网络理论对蛋白质耐热性进行智能分析。本文首先构建了两个蛋白质数据集。第一个数据集是基于原核生物生长温度数据库-PGTdb数据库和蛋白质结构数据库-PDB数据库,根据微生物的最适生长温度范围,有机体被划分为耐热微生物和耐温微生物,该数据集用于耐热蛋白质和耐温蛋白质的智能识别。第二个数据集是基于蛋白质和突变体的热力学数据库-ProTherm数据库和蛋白质结构数据库-PDB数据库,构建了标识蛋白质耐热温度的数据集,该数据集用于蛋白质耐热温度预测。基于第一个数据集,首先计算蛋白质的氨基酸组成和二肽组成作为特征向量,利用支持向量机来识别耐热蛋白质和耐温蛋白质。在基于序列的智能识别的过程中,每个蛋白质中的20种氨基酸以其特有的组成决定着智能识别的准确率,为确定20种氨基酸对蛋白质耐热性预测的贡献率,本文中采用逐一删除20种氨基酸中的任意一种氨基酸的方法,通过预测率的高低,获得重要的氨基酸,并分析其如何稳定蛋白质。氨基酸Arg、Leu、Val和Lys对预测率的影响很大,都超过3%,它们通过参与盐桥、疏水作用以及氢键的形成,稳定了蛋白质的结构,这些残基的缺失是导致预测率有较大变化的主要原因。另外,基于第一个数据集,利用蛋白质的三维结构信息,以6.5?为截断半径,构建氨基酸相互作用网络,并计算了7个网络拓扑属性:网络的平均连接强度、平均度、特征路径长度、聚类系数、加权聚类系数、接近中心性和残基中心性。并将这些网络拓扑属性加入到蛋白质序列信息中作为支持向量机的输入特征向量,模型的总体预测精度达到了87.50%,其中耐热蛋白质的识别率为89.71%,耐温蛋白质的识别率为85.29%。并通过逐一加入一个网络拓扑属性来确定网络属性在蛋白质耐热性识别中的贡献,从识别率来看,特征路径长度和接近中心性对提高蛋白质耐热性的识别率影响较大。氨基酸网络的特征路径长度越小表明耐热蛋白质内部结构越致密,残基-残基之间的距离越短,这对稳定蛋白质作用力-氢键、盐桥的形成提供有利条件,同时氨基酸网络越接近中心性表明耐热蛋白质结构紧密,利于抵御高温。直接利用序列和结构信息来准确预测蛋白质的耐热温度是本研究的最终目标。基于第二个数据集,提出了基于群智能的蛋白质耐热温度预测方法。首先构建多元线性回归模型,然后利用人工蜂群算法与粒子群优化算法混合的方法,优化了蛋白质的耐热温度与氨基酸组成的多元线性回归模型的参数,获得蛋白质的耐热温度。此外,通过加入蛋白质的氨基酸网络拓扑属性,提高了蛋白质耐热温度的预测准确性。对耐温蛋白质,网络拓扑属性的加入使得蛋白质耐热温度的预测值偏差和真实值偏差之间的相关系数增加到0.71,平均预测率增加到88%;耐热蛋白质的相关系数增加到0.75,平均预测率增加到91%。在本文中创新性的将网络拓扑属性引入支持向量机的特征向量中,提高并改善蛋白质热稳定性的识别。蛋白质耐热温度是蛋白质热稳定性的重要描述符,该温度直接决定着蛋白质的解折叠状态,因此蛋白质耐热温度的预测具有重要的理论和现实意义。
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O629.73

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本文编号：1195718