【摘 要】
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蛋白质折叠识别和远同源性检测问题是生物信息学领域的两个基础问题,解决问题的主要思想是根据蛋白质序列信息的相似度推断其结构和功能的相似度。折叠识别问题难度高于远同
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蛋白质折叠识别和远同源性检测问题是生物信息学领域的两个基础问题,解决问题的主要思想是根据蛋白质序列信息的相似度推断其结构和功能的相似度。折叠识别问题难度高于远同源性检测问题,因为具有相同折叠结构的蛋白质的序列相似度低于具有远同源性关系的序列相似度,因此基于序列信息研究的折叠识别问题更具有挑战性。近年来该领域的学者们给出了许多研究方法,其中基于序列谱的方法表现出优秀的性能,因为序列谱中包含了更多的蛋白质进化信息,比单一序列更具有代表性。目前基于序列谱的研究还存在很多不足和提升空间,因此本课题继续蛋白质序列谱的研究,主要在序列谱的生成过程中做了改进,分别采用两种方法去除原始谱中的噪音。由于序列的长度不同,因此生成的序列谱的长度也会不同,为了使用机器学习算法,首先要将其转化成固定长度的特征向量。本文主要采用了两种序列谱的向量化转换方法,分别是矩阵转换方法和序列谱比对方法。基于以上两种方法结合不同序列谱在蛋白质折叠识别和远同源性检测领域分别提出了多种预测模型,有效提升了预测性能。本课题首先提出了两种去噪谱,将原始频率谱中产生的噪音信息去除分别生成排序去噪谱和阈值去噪谱,并结合三种不同的矩阵转换方法将原始频率谱和两种去躁谱向量化表示,分别在蛋白质折叠识别和远同源性检测两个问题上构建了9个预测模型,在比较不同转换方法性能的同时,验证了序列谱中噪音对预测性能的影响。继而采用了另一种序列谱向量化方法即目前性能表现最优的序列谱比对方法,本文基于此方法设计了更具有解释性的比对策略,并结合包含更多进化信息的序列顺序依赖频率谱(SOFM)提出了SOFM-SW预测模型,实验分析了序列谱中信息量对比对算法的影响。针对序列谱比对算法的不足,本文进一步研究了其中的关键部分即打分函数,分别介绍了6种不同打分函数的原理,并采用这6种不同的打分函数在蛋白质折叠识别和远同源检测问题上进行实验验证,结合两种去噪谱和原始频率谱生成了18个预测模型,实验分析了6种打分函数的性能和序列谱中噪音对于比对算法的影响。并将本课题使用的两种向量化方法结合不同序列谱的性能进行了综合比较,针对两个问题给出谱和向量化方法的选取建议。
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