基于不平衡學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)-維生素綁定位點(diǎn)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、維生素是許多酶反應(yīng)中的重要輔酶因子，是人體代謝活動(dòng)中必不可少的有機(jī)化合物。酶是具有生物催化功能的生物大分子，主要由蛋白質(zhì)組成，對(duì)于生物化學(xué)變化起催化作用。在健康的人體內(nèi)，維生素通過與酶分子在合適的綁定位點(diǎn)進(jìn)行綁定，參與到人體的生化反應(yīng)中。但對(duì)于病人而言，維生素與酶的位點(diǎn)綁定活動(dòng)不能正常的進(jìn)行。這些酶便成了許多疾病的藥物靶點(diǎn)，因此研究蛋白質(zhì)與維生素的綁定位點(diǎn)預(yù)測(cè)問題對(duì)于生物制藥等相關(guān)行業(yè)具有非常重要的意義。但是傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室測(cè)定方式存在實(shí)驗(yàn)

2、工作量大、周期長(zhǎng)、代價(jià)高等缺點(diǎn)，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室測(cè)定的方式已不能滿足當(dāng)下行業(yè)發(fā)展的迫切需求，利用智能計(jì)算方法來預(yù)測(cè)維生素作用位點(diǎn)能夠提高實(shí)驗(yàn)效率，因此當(dāng)前這類研究具有相當(dāng)重要的意義。
　　本文主要研究蛋白質(zhì)與維生素綁定位點(diǎn)預(yù)測(cè)問題，由于綁定位點(diǎn)與非綁定位點(diǎn)之間數(shù)量上相差很大，使得該問題成為一個(gè)不平衡學(xué)習(xí)問題。結(jié)合不平衡學(xué)習(xí)問題的特性以及蛋白質(zhì)與維生素綁定位點(diǎn)預(yù)測(cè)的特殊性，本文提出了一種基于K-means算法的改進(jìn)的下采樣方法，稱之為M

3、US方法，本文將該方法與AdaBoost集成技術(shù)結(jié)合在一起建立了一個(gè)蛋白質(zhì)與維生素綁定位點(diǎn)預(yù)測(cè)的模型，稱作MUS_Vita_AdaBoost。由于不同種類的維生素與蛋白質(zhì)作用的差異性，本文對(duì)維生素A、維生素B、維生素B6以及不區(qū)分類別的維生素集合分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)中我們將蛋白質(zhì)的LogisticPSSM特征和PSS特征組合在一起，在實(shí)驗(yàn)中MUS_Vita_AdaBoost模型取得了較為理想的效果。同時(shí)，在與其他相關(guān)模型相比較時(shí)，本文提出