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1、申請上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測的研究膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測的研究碩士研究生碩士研究生:李吉指導(dǎo)教師:指導(dǎo)教師:楊杰教授專業(yè)名稱:專業(yè)名稱:模式識別與智能系統(tǒng)研究方向:研究方向:生物信息學(xué)上海交通大學(xué)圖像處理與模式識別研究所上海交通大學(xué)圖像處理與模式識別研究所2009年2月第II頁學(xué)習(xí)方法的引入大大提高了TMH的預(yù)測精度。但這些方法都是對蛋白質(zhì)中單個的殘基進(jìn)行預(yù)測,然后得到該殘基屬于TMH的概率。它們的一大缺陷是沒有利用TMH
2、的整體信息特別是末端信息,從而降低了預(yù)測精度,特別是N,C末端的精度。本文提出一種考慮了TMH末端信息的方法。該方法利用SVM分類器對蛋白質(zhì)序列的每個殘基進(jìn)行分類,得到其位于螺旋N(C)末端的概率。在用現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測出的TMH區(qū)間基礎(chǔ)上利用得到的概率值對預(yù)測末端進(jìn)行更新,得到更加準(zhǔn)確的末端,從而提高跨膜螺旋的預(yù)測精度特別是末端的預(yù)測精度。預(yù)測方法被分為兩個階段,第一個階段是用已有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法得到膜蛋白TMH的預(yù)測區(qū)間。本文選用
3、的方法為MemBrain。第二個階段則是用SVM訓(xùn)練好的末端概率來更新預(yù)測區(qū)間,得到新的、更加精確的預(yù)測區(qū)間。為了得到科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)樣本的選取是至關(guān)重要的。本文所用的數(shù)據(jù)全部是已知精確3D結(jié)構(gòu)的且只含有跨膜螺旋結(jié)構(gòu)的膜蛋白。該數(shù)據(jù)集的使用保證了本文實驗結(jié)果的科學(xué)與準(zhǔn)確。本文的實驗結(jié)果是采用了現(xiàn)在通用的對數(shù)據(jù)做五倍交叉驗證后的平均結(jié)果。對結(jié)果的性能評價也利用了大多數(shù)預(yù)測方法采用的每殘基準(zhǔn)確率和每跨膜螺旋準(zhǔn)確率。為了檢驗
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