【摘 要】
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随着特征融合理论研究的不断深入，基于特征融合的识别方法得到越来越多的应用，并取得优异的识别效果。固有不规则蛋白质虽然没有明确的空间构象，却行使着重要的生物功能。本文从
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随着特征融合理论研究的不断深入，基于特征融合的识别方法得到越来越多的应用，并取得优异的识别效果。固有不规则蛋白质虽然没有明确的空间构象，却行使着重要的生物功能。本文从特征级融合出发，提出利用多模态特征融合模型和核典型相关分析的方法对蛋白质序列特征进行组织、融合，进而实现对固有不规则蛋白质结构的预测，主要工作如下：
1、固有不规则蛋白质的结构预测方法介绍。随着特征融合理论的应用，在不规则结构预测中引入决策级融合的方法，使得预测精度有了很大的提升。然而决策级融合更倾向于预测结果的融合，没有很好的利用多种特征间的相互关系，使得预测信息产生缺失。基于此，本文提出利用特征级融合的方法进行不规则结构预测，充分利用特征信息间的相关性与互补性，以使得不规则结构预测精度进一步提高。
2、提出基于核典型相关分析的多特征融合方法。这种方法在充分利用同模态特征间相关性的同时也利用特征向量的离散度进行特征融合。对于固有不规则蛋白质结构预测来说，利用氨基酸的组成模态、氨基酸的化学模态和氨基酸的物理模态下的不同特征来进行多特征融合，可以使得新特征包含的结构信息更为充分，有助于预测精度的提高。
3、提出通过多模态特征融合模型的方法构建固有不规则蛋白质的结构预测器。首先针对核典型相关分析基于相关性这一特点，采用多模态特征融合模型划分特征。氨基酸模态按其特征提取方式可归纳为：氨基酸的组成模态、氨基酸的化学模态和氨基酸的物理模态。三组模态下的六种特征分别为氨基酸组成和倾向性，氨基酸的极性和疏水性，氨基酸带电性和Remark465。
4、基于多特征融合预测的性能分析。根据CASP上提出的比较方案，即对于给出的任意长度的蛋白质序列，通过预测器进行结构预测，判断给定蛋白质序列是否为固有不规则结构。通过将本文基于多模态特征融合模型的KCCA预测器与VLXT、VSL2、决策级融合Adaboost方法的预测器进行比较，得出本文基于多特征融合预测器具有更高的预测精度。
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