【摘 要】
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现代生物学的许多研究都依赖于蛋白质的空间结构。通过蛋白质结构间的比较,可以了解蛋白质结构之间的关系,理解进化过程中的演变,从而为推断其功能提供重要信息。经过不懈努
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现代生物学的许多研究都依赖于蛋白质的空间结构。通过蛋白质结构间的比较,可以了解蛋白质结构之间的关系,理解进化过程中的演变,从而为推断其功能提供重要信息。经过不懈努力,许多结构测定方法不断发展完善。然而由于实验方法本身存在的客观局限和巨大代价,已知蛋白质结构的数量远远落后于已知序列数量,发展理论分析方法势在必行。蛋白质折叠的物理化学机制目前尚未完全解决,基于能量函数和统计学知识的方法仍是蛋白质预测领域最为成功的。而预测结构的分辨率往往决定着其研究价值,如何从数量巨大的候选结构中选出最接近天然状态的结构却是一个悬而未决的问题。聚类分析是人们目前试图解决此问题的常用手段。本文提出了一种使用集成聚类选取近天然蛋白质结构的方法,通过多次使用K-中心点算法对候选结构进行聚类,然后基于投票策略达成共识。并且定义了度量聚类好坏的相对密度,在此基础上进而定义了自信分数。实验结果证明,相比于传统聚类方法,本文提出的使用集成聚类的方法可以选出更好的近天然蛋白质结构。
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