基于退火算法的蛋白质定量研究

发布时间：2021-07-07 23:24

　　蛋白质组学作为一个研究热点,经历了从蛋白质定性到定量的发展,蛋白质组学的研究内容也逐步深入。研究表明,人类很多疾病的产生会导致体内蛋白质的丰度发生变化,因而蛋白质的定量研究有着很重要的应用价值。近年来,随着质谱仪器的精度越来越高,蛋白质组学也进入高速发展的时期。具有高通量、高可靠性的质谱分析技术成为蛋白质组学的主要研究领域,所以如何提高质谱数据的分析效率也成为一项重要的研究内容。现在使用最广泛的蛋白质定量方法是无标定量法,其主要包括谱图计数法和信号强度法,这两种方法都需要二级谱图的信息来对肽段定性,再通过已定性的肽段来定量蛋白质。在定量蛋白质的过程中,谱图计数法没有使用一级谱图信息。信号强度法只使用了己定性肽段在一级谱中对应的信息,因而无标定量算法中大量一级谱的肽段强度信息没有被使用。本文是基于信号强度法来研究如何能更有效的利用一级谱图中的信息定量蛋白质。为了解决这个问题,本研究建立了一个基于退火算法的蛋白质定量流程,研究提高质谱数据中的一级谱图的利用效率。具体的创新性工作如下:1)本文首先实现一个肽段定量算法,并将该算法作为后续蛋白质定量研究的框架。该算法包括了对一级谱图的数据处理,... 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１模拟退火算法流程图??如图２．１所示，模拟退火算法的步骤描述如下：??（１）初始化：初始温度Ｔ、初始解状态Ｓ、每个温度Ｔ下算法迭代次数Ｌ；??８??

一种降温束略，由＝?ａ?ｔｆｃ－ｉ知，ｋ?＝?ｔ〇?ａ?＝?，因此当起始温度Ｔ?＝??１００００，其温度和迭代次数随参数ａ的变化关系［４２］如图２．２。由图可知当ａ值越??小时，温度参数下降的越快。??温度??八??１００００?ｋ??９０００??１０００????＞??〇?５?１０?１５?２０?迭代次数??图２．２不同参数ａ下温度和迭代次数的关系??２、新解产生策略??模拟退火算法中新解是由当前解产生的，一般要求新解的产生方便、快捷而??且能简化后续的计算。现在常用的新解产生方法是以当前解为中心，在该中心的??临域内随机挑选解空间内的点。因此新解的随机产生函数选择对于算法的实现结??１０??

学硕士学位毕业论文?择操作??从交换后的群体中通过选择操作挑选出优良的个体，使其作繁衍。选择算子的作用是在群体中挑选出适应性强的个体，本身的适应函数值的大小。个体的适应函数值越大，则被挑的概率就越大。选择操作使得适应性强的个体能够存活下来，的原则。??异操作??就是在迭代过程中，个体的编码有一定概率发生改变。变异个体的某些染色体编码用其他的编码代替。在算法实现中，的很低，通常在０．００１？０．０１之间。变异的方法称为变异算子，有基本变异算子和逆转变异算子等。??


本文编号：3270563