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蛋白质与配体绑定位点预测的特征抽取及学习算法研究

发布时间:2021-07-04 11:59
  蛋白质与配体分子之间的相互作用在生命过程中普遍存在,且不可或缺。蛋白质与配体分子之间的相互作用是通过部分氨基酸残基与配体分子的相互作用来实现的,这些氨基酸残基被称为绑定位点。精确识别蛋白质与配体的绑定位点,对于理解蛋白质的功能、分析生物分子之间的相互关系和设计新药物等方面具有重要的指导意义。通过生物实验方法来测定蛋白质与配体的绑定位点,存在高成本、周期长等问题。因此,研发一种简单有效的计算方法来预测蛋白质与配体绑定位点是迫在眉睫的。于是,蛋白质与配体绑定位点预测问题逐渐成为了生物信息学领域的研究热点之一。由于蛋白质与配体分子之间的相互作用是复杂多变的,蛋白质与配体之间的绑定位点的预测仍然是一个具有挑战性的研究问题,特别是直接从蛋白质序列进行绑定位点预测。针对基于序列的蛋白质与配体绑定位点预测问题,本文中重点研究了机器学习方法在该预测问题中的应用。在总结已有预测方法的基础上,本文从机器学习角度提出了亟需解决的三个关键性科学问题:类不平衡学习问题、特征学习问题与如何利用海量呈现且持续增长的蛋白质数据的学习问题。针对这三个关键性科学问题,本文提出了不同的解决办法,并分别用于提升基于序列的蛋白... 

【文章来源】:南京理工大学江苏省 211工程院校

【文章页数】:133 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

蛋白质与配体绑定位点预测的特征抽取及学习算法研究


图1.1?20种常见氨基酸详细信息(图片引用自??http://www.bachem.com/fileadmin/user?upload/pdf/Flvers/Periodic?Chart?Amino?Acids.pdf)??蛋白质大分子是构成生命的物质基础,是构成细胞的基本有机物,参与维持生物细??胞生存与代谢的多个重要过程

氢键,分子间作用力,偶极,图片


?蛋白质与fliM本绑定位点预测的特征抽取及学习算法研究??的生物大分子化合物。氨基酸是组成蛋白质分子的基本单位。如图1.1所示,常见的二??十种氨基酸类型有组氨酸(Histidine)、天冬氨酸(Aspartic?Acid)、精氨酸(Arginine)、??苯丙氨酸(Phenylalanine)、丙氨酸(Alanine)、半胱氨酸(Cysteine)、甘氣酸(Glycine)、??谷氨酸胺(Glutamine)、谷氨酸(Glutamic?Acid)、赖氨酸(Lysine)、亮氣酸(Leucine)、??蛋氨酸(Methionine)、天冬酰胺(Asparagine)、丝氣酸(Serine)、酷氨酸(Tyrosine)、??苏氨酸(Threonine)、异亮氣酸(Isoleucine)、色氧酸(Tryptophan)、脯氨酸(Proline)??与缬氨酸(Valine)。一个氨基酸的氨基可以和另一个氨基酸的羧基进行脱水缩合反应从??而形成肽键。具体来说,蛋白质是由多个氨基酸脱水缩合组合的多肽链经过盘曲折叠形??成的具有一定空间结构的、生物活性的大分子。??MKHB?PERIODIC?CHART?OF?AMINO?ACIDS?WPH??m?■??■?一―—二:‘:脑??9?u?c-.>??|?=?一??图1.1?20种常见氨基酸详细信息(图片引用自??http://www.bachem.com/fileadmin/user?upload/pdf/Flvers/Periodic?Chart?Amino?Acids.pdf)??蛋白质大分子是构成生命的物质基础

示意图,定义方式,绑定,位点


博士学位论文??种相互作用就是氢键[3W51。在氢键中,X与Y—般是电负性很强的F、N与0原子,其??它的原子(如C、S、C1与P等)在某些情况下也有可能形成氢键。图1.2显示了水分??子之间的0-H?0形式的氢键示意图。??具体来说,当一个氢原子与电负性大的X原子以共建键结合后,共用的电子对将会??强烈地偏向于电负性大的X原子,从而使得氢原子几乎呈现出质子状态,进一步地形成??了很大的偶极矩。此时,X-H中的氢原子几乎只有原子核,无内层电子,半径极小,只??带少部分正电荷,这样的H原子极为容易吸引附近的另外一个电负性大的、半径小的、??并带有孤电子对的Y原子,进而产生了静电吸引作用,即氢键。??氢键作用力与X和Y原子的电负性呈正相关、与X和Y原子的半径呈负相关。如??氟原子的半径最小而电负性最大,因此F-H…F形式的氢键作用力最强。氢键的键能在??分子间作用力的范围内,大部分在25?40kJ/mo丨之间,最大约为200kJ/mo丨(F-H?F形??式的氢键)。尽管氢键的键能强于静电引力

【参考文献】:
期刊论文
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[3]陈润生:后基因年代的生命信息前沿[J]. 胡学忠,马珉.  高科技与产业化. 2006(08)
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[5]信息与生命[J]. 李衍达.  化学通报. 2001(10)

博士论文
[1]若干蛋白质与配体识别分子机制的理论计算[D]. 付婷.大连理工大学 2013
[2]基于机器学习的蛋白质结合位点特征化和预测方法研究[D]. 熊毅.武汉大学 2011



本文编号:3264747

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