基于集成卷积网络的蛋白质相互作用位点预测方法研究

发布时间:2021-06-10 11:46
  蛋白质是组成人体一切细胞、组织的重要组成成分,是生命活动的重要物质基础。然而,生物体内功能的发挥不是凭借单个蛋白质独立执行的,而是通过蛋白质与蛋白质的相互作用来实现的。如果蛋白质相互作用发生了异常,将会影响到细胞的活性及其功能的发挥,从而引发各种疾病。对于蛋白质相互作用,从本质上来讲,其是通过蛋白质上的部分残基(脱去水分子的氨基酸)的相互结合来实现的,这些残基被称为蛋白质的相互作用位点。而本文的研究内容主要是预测蛋白质上的哪些残基参与了蛋白质的相互作用。该研究对理解生命活动的机制、探究蛋白质相互作用原理、发现新的药物靶标蛋白相互作用关系等相关的研究有重要的影响和意义。对于蛋白质相互作用位点预测的研究,采用生物实验的方法,不仅周期漫长而且要消耗很大的人力物力。因此,计算方法来预测蛋白质相互作用位点则成为当下的主流方法。迄今为止,已有大量的计算方法被提出来预测蛋白质相互作用位点,但是预测的结果与传统的实验方法相比,还有相当大的差距。在这种情况下,就需要有新的计算方法能不断提高蛋白质相互作用位点预测的精度,这也是促使本文研究的动机。总结以往对蛋白质相互作用位点预测的计算方法,其中有很多研究往... 

【文章来源】:安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】:66 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于集成卷积网络的蛋白质相互作用位点预测方法研究


基因中心法则

序列,通式,氨基酸


第二章相关工作的基础理论8图2.2氨基酸的结构通式Figure2.2Structuralformulaofaminoacids表2.120种天然氨基酸简写Table2.120kindsofnaturalaminoacidsinabbreviations中文名称英文名称简写中文名称英文名称简写丙氨酸AlanineAlaA蛋氨酸MethionineMetM半胱氨酸CysteineCysC天冬氨酸AsparagineAsnN天冬氨酸AspartateAspD色氨酸TryptophanTrpW谷氨酸GlutamateGluE脯氨酸ProlineProP苯丙氨酸PhenylalaninePheF谷氨酰胺GlutamineGlnQ甘氨酸GlycineGlyG精氨酸ArginineArgR组氨酸HistidineHisH丝氨酸SerineSerS异亮氨酸IsoleucineIleI苏氨酸ThreonineThrT赖氨酸LysineLysK酪氨酸TyrosineTyrY亮氨酸LeucineLeuL缬氨酸ValineValV氨基酸和氨基酸在形成肽链的过程中,会发生脱水缩合反应。即一个氨基酸的羧基和另一个氨基酸的氨基相连接,失去一个水分子。因此肽链中的氨基酸通常称为氨基酸残基。因多肽链两端的残基一端是含有氨基一端是含有羧基,所以多肽链具有方向性。通常,含有氨基的一端称为N端,含有羧基的称为C端。同时,多肽链在外在环境等多种因素的影响下会盘曲折叠成具有一定空间结构的蛋白质。一般多肽链盘曲折叠形成的蛋白质结构可划分为四类:(1)一级结构蛋白质的一级结构(Proteinprimarystructure)是氨基酸残基所组成的线性序列,也就是从N端到C端的氨基酸残基字符串。蛋白质的一级结构是蛋白质分子的基础结

文件,片段,数据库,蛋白质


第二章相关工作的基础理论10StructureofProteins)数据库。以上数据库是本文进行研究的重要数据来源,下面具体介绍这两类数据库:(1)PDB数据库PDB数据库是用于发布、存储、整理生物大分子结构的数据库。它是由美国Bookhaven国家实验室于1971年建立,由结构生物信息学研究合作组织(ResearchCollaboratoryforStructuralBioinformatics,RCSB)维护。数据库中数据主要来源于实验(X射线晶体衍射、核磁共振、电子显微镜等)测定的生物大分子的三维结构。其中主要存储了蛋白质的三维结构,另外还包括一些核酸、糖类、蛋白质与核酸复合物的三维结构。其官方网址为:www.rcsb.org。PDB数据库以PDB格式的文本文件存放数据,每个分子使用一个独立的文件存储。文件中主要存储了原子的空间坐标。例如,蛋白质中每个氨基酸的碳、氧、氮等原子的三维坐标数据。除原子坐标信息外,还包括分子的提交者、物种来源、引用文献、分辨率、蛋白质的氨基酸序列、蛋白质主链数目等。关于PDB文件格式的更详细说明可参考:http://www.wwpdb.org/documentation/file-format。如图2.3所示,其展示了PDB文件的片段。图2.3PDB文件片段Figure2.3FragmentofPDBfile

【参考文献】:
期刊论文
[1]蛋白质功能研究:历史、现状和将来[J]. 马静,葛熙,昌增益.  生命科学. 2007(03)
[2]基于遗传算法的HMM参数估计[J]. 徐丽,康瑞华.  湖北工业大学学报. 2006(04)

硕士论文
[1]模型融合算法的研究及应用[D]. 李巧.湖北大学 2016



本文编号:3222315

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