蛋白质相互作用界面热点残基的预测研究方法

发布时间：2017-09-01 23:04

  本文关键词：蛋白质相互作用界面热点残基的预测研究方法

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【摘要】：蛋白质-蛋白质之间相互作用在细胞功能的各个方面如新陈代谢和信号传导中起着至关重要的作用。对蛋白质相互作用的分子机制的研究表明蛋白质界面上小部分残基对结合自由能的贡献很大,并且它们对维持蛋白质的稳定起着积极的作用。鉴别蛋白质作用界面的热点残基对于药物设计和研究癌症具有非常重要的意义。目前,通过生物实验技术来发现热点残基的方法,因其代价高不能被广泛的应用,因此,需要利用机器学习的方法来研究热点残基预测的问题。本文提出了一种可靠的热点残基预测的方法。针对每个残基,本文提取108种序列、结构和残基的微环境特征(包括传统的特征以及本文中提出的伪疏水性特征)。然后利用两步特征选择法,包括最小冗余最大相关性算法和穷举法,选择出最佳的3个特征。本文利用支持向量机来构建模型。和其他预测方法比较,本文的预测结果是最好的,F1和MCC分别达到了0.70和0.46。预测结果表明,通过本文的方法选取的3个特征比那些传统的特征更加有效,同时表明,结构和物理化学方面的特征是区分热点残基的重要特征。
【关键词】：热点残基 蛋白质界面 伪疏水性 支持向量
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：Q51;TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-16
• 1.1 引言7-8
• 1.2 蛋白质相互作用概述8-12
• 1.2.1 蛋白质的组成9
• 1.2.2 蛋白质相互作用的机理9-11
• 1.2.3 蛋白质结合面上的热点残基11-12
• 1.3 热点残基研究的国内外现状12-14
• 1.4 本文的内容研究和安排14-16
• 1.4.1 内容安排14-15
• 1.4.2 研究内容15-16
• 第二章 热点残基数据集的搜集16-20
• 2.1 热点残基数据库16
• 2.2 热点残基数据集16-19
• 2.2.1 训练集热点残基数目17
• 2.2.2 训练集使用的蛋白质复合物17-19
• 2.3 本章小结19-20
• 第三章 特征选择方法和SVM模型20-27
• 3.1 特征选择20-22
• 3.1.1 特征选择简介20-21
• 3.1.2 基于mRMR和穷举搜索的两步特征选择策略21-22
• 3.2 支持向量机原理22-26
• 3.2.1 线性可分SVM23-24
• 3.2.2 线性不可分SVM24-25
• 3.2.3 SVM的核函数25-26
• 3.3 本章小结26-27
• 第四章 蛋白质作用界面热点残基的预测27-35
• 4.1 数据集27
• 4.2 特征提取27-32
• 4.2.1 理化特征28-30
• 4.2.2 基于溶剂表面可及性的特征30-31
• 4.2.3 残基的微环境特征31
• 4.2.4 其他特征31-32
• 4.3 预测模型的评价指标32-33
• 4.4 预测模型的构建33-34
• 4.5 本章小结34-35
• 第五章 热点残基预测的实验结果与分析35-42
• 5.1 特征选择的结果35
• 5.2 交叉验证35-36
• 5.3 实例分析36-38
• 5.3.1 促红细胞生成素受体和配体模拟肽复合物作用37
• 5.3.2 β连环蛋白和腺瘤性息肉蛋白作用37-38
• 5.4 特征分析38-41
• 5.5 本章小结41-42
• 第六章 总结与展望42-44
• 6.1 工作总结42-43
• 6.2 工作展望43-44
• 参考文献44-49
• 致谢49-50
• 附录50-66
• 攻读学位期间发表的学术论文66

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本文编号：774895