蛋白质羟基化的生物信息学方法研究

发布时间：2017-12-10 19:26

  本文关键词：蛋白质羟基化的生物信息学方法研究

  更多相关文章： 蛋白质羟基化 理化倾向性 ANBPB特征提取方法 支持向量机

【摘要】：蛋白质羟基化是一种重要的蛋白质翻译后修饰过程,其对胶原蛋白三股螺旋结构的稳定性至关重要,还影响着很多细胞生物学功能,主要包括原纤维形成、交叉耦合及机制矿化。特别的蛋白质羟基化影响新陈代谢紊乱,从而导致胃癌及肺癌等疾病的产生。对于展开羟基化修饰位点的生物信息学分析,最基础也是最根本的问题是鉴定蛋白质羟基化修饰位点。然而传统实验的方法费时费力,生物信息学方法具有周期短、速度快、实验投入较小及可以进行大规模的数据处理等优点。利用计算机技术和数学原理相结合的生物信息学方法对蛋白质翻译后修饰位点进行预测已经成为研究热点。本文旨在通过生物信息学的手段,对已知数据库中选择相关的数据进行数学建模,借助计算机平台,开发出高效精准的预测模型。脯氨酸和赖氨酸是蛋白质中两种主要的能被羟基化的氨基酸,基于这一点,本文从Uniprot/Swiss-Prot等数据库收集整理被实验测定的蛋白质羟基化数据,建立了包含265条含羟脯氨酸位点的蛋白和34条含羟赖氨酸位点的蛋白原始数据集。继而以支持向量机为基础,整合改进的双边贝叶斯特征提取方法,结合氨基酸理化指数,建立了预测工具—OH-PRED预测蛋白质羟基化位点。结果表明OH-PRED在羟脯氨酸位点和羟赖氨酸位点的识别上优于现有的其他预测模型。其对于未来的生物实验具有一定的指导性作用。鉴于模型OH-PRED良好的预测表现,本文将建模方法推广到了增强子的识别上,并且建立模型EnhancerPred和EnhancerPred2.0,实验证明推广的模型对增强子的识别也取得了较好的结果。
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：Q51;Q811.4

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本文编号：1275620