智能计算在蛋白质分析中的若干应用研究

发布时间：2020-04-16 00:35

【摘要】：蛋白质是人体中每个细胞的重要组成成分,它是生命活动的主要执行者,调控着整个生命过程。蛋白质组测定和数据分析可以监测人体生理状态发生变化时蛋白质种类和数量的变化,帮助我们了解人体的机理和状态,具有很重要的意义。蛋白质除了在人体中发挥着重要的作用,还可以帮助化工、医疗以及制药等领域提高生成效率。但由于酶(蛋白质)本身的特性,它们一般都无法直接应用于体外复杂的化学体系中,这是因为酶可能出现不稳定或者反应条件苛刻等情况。目前改善酶的特性主要通过定向进化实现,而定向进化中的计算方法是提高定向进化生成蛋白质的效率与可用性的重要工具。本文主要从蛋白质组测定后的数据分析和定向进化中同源蛋白库的构建这两个方向所需的计算方法进行研究,主要的特色工作包括:(1)针对DIA(Data Independent Acquisition,数据非依赖性采集)数据的无目标分析提出了一种基于卷积神经网络的MSCNN(Mass Spectrometry Convolutional Neural Network,质谱卷积神经网络)预处理模型。该模型与DIA-Umpire中的模型相比,能充分利用肽段在MS1(First stage of Mass Spectrometry,一级质谱)和MS2(Second stage of Mass Spectrometry,二级质谱)中的特征,更有效的去除DIA数据中的噪声峰,对后续分析有显著的帮助。(2)针对RTF平台DIA数据的有目标分析中的预处理和蛋白质定量问题分别给出一种均匀提取预处理算法和提出了一种基于最小平方误差的蛋白质定量模型,并通过图谱的TIC(Total Intensity Current,总离子强度)图变化以及两个样品的相对浓度比分别证明了这两种方法的有效性。(3)针对同源蛋白库构建中的逆翻译过程给出一种多目标优化的解决方法。我们将逆翻译过程模型化为多目标问题,并用经典的多目标优化算法NSGA-Ⅱ解决,最后通过荧光蛋白亲本序列的模拟仿真实验证明了这种方法相对于常规的分段算法有很大的性能提升。
【图文】：

方式容易造成低强度肽段的丢失，实验重复性较差。而ＤＩＡ是在某个ｍ／ｚ邋（质荷逡逑比）范围内打碎所有母离子获取ＭＳ２，，并且顺序地覆盖整个相关的ｍ／ｚ范围，无逡逑歧视的获取所有肽段的信息（图２．２中灰色直线的长度为ＤＩＡ采集的窗口大小，逡逑一次循环扫描结束使用的二级扫描个数为窗口个数，图中ＤＩＡ采集方式的ＭＳＩ逡逑扫描范围为４００－１６００ｍ／ｚ，进行了大约三次完整的循环采集，窗口大小为１００ｍ／ｚ，逡逑窗口个数为１０）。相对于ＤＤＡ，ＤＩＡ具有蛋白质覆盖率更高和重复性更好等优逡逑点，成为大规模和高质量蛋白质组测定的理想技术。逡逑ＤＤＷ集方式逦ＤＩＡ采集方式逡逑—＾逦逦邋—８８｝３搐逡逑ｉ逦车逡逑？逦二ａ扫播逦逦邋二级｝３檐逡逑１６００逦１６００逡逑丨丨丨逡逑．邋．邋？邋丨！邋｜丨邋丨１逡逑母离子庚荷比逦＊逦．邋．逦．邋＊．逦母离子质荷比逡逑（ｍ／ｚ）逦＃逦？逦＊逦（ｍ／ｚ）逡逑？逦？逦？逦ＩＩＩ逡逑？逦‘逦丨丨丨Ｉ丨１邋Ｉ丨逡逑．逦５００…Ｉ．邋丨．邋！＇逦｜逡逑４００逦４００．．．逡逑逦？邋逦？逡逑保留时间（Ｒｅｎｔｅｔｌｏｎｔｉｍｅ）逦保留时间（Ｒｅｍｅｔｌｏｎｔｉｍｅ》逡逑图２．２邋ＤＤＡ和ＤＩＡ数据采集方式比较逡逑获取ＤＩＡ数据后，对其无目标分析的主要流程如图２．３：先用同位素识别和逡逑去卷积算法对图谱中的峰进行分组和拆分以提取出峰［１４＿１５】，然后使用预处理算逡逑法对图谱进行降噪［１１］，接着搜库软件使用图谱匹配算法将预测的蛋白质理论峰逡逑与提取的峰进行匹配以进行蛋白质的定性【１８＿２１］

逦？逡逑保留时间（Ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ邋ｔｉｍｅ）逡逑图２．４邋ＭＳＩ图谱示例逡逑卷积神经网络是一种深层前馈神经网络，具有局部连接、权重共享等特性，逡逑它是目前图像处理中最常用的一种模型［３８＿４（＾。从ＤＩＡ数据中提取出肽段的峰信逡逑号有三个维度的信息：质荷比、保留时间和峰强度。这种信号类似于图像中的逡逑像素点，像素点也是由三个维度的特征组成（行、列和强度），所以本章提出了逡逑ＭＳＣＮＮ邋（Ｍａｓｓ邋Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ邋Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，质谱卷积神经网络），逡逑其网络结构如图２．５。ＭＳＣＮＮ将提取出的肽段相关峰信号特征全部加入到神经逡逑网络中进行训练，能充分的利用肽段在ＭＳＩ和ＭＳ２的特征，它提取ＭＳＩ和ＭＳ２逡逑的特征的主要过程：先将图谱信息经过卷积层（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）提取局部区域特征，逡逑而后将这些提取的特征输入到激活函数（Ｒｅｌｕ）中，这是因为激活函数可以弥补逡逑卷积层的线性模型表达力不够的缺点，然后利用池化层（Ｍａｘ邋Ｐｏｏｌ）进行特征压逡逑缩
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：Q51;TP18

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