基于降噪的譜聚類分析蛋白質(zhì)算法及系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、生物信息學(xué)是一門新興的交叉學(xué)科，它主要結(jié)合現(xiàn)代生命與信息科學(xué)、數(shù)學(xué)、以及其他各類重要學(xué)科等形成的。生物信息學(xué)可以利用計算機技術(shù)和一些信息論方法來對蛋白質(zhì)以及核酸序列等生物信息進行獲取、存儲、分析從而來揭示蛋白質(zhì)以及核酸序列等各類生物信息，以幫助生物學(xué)家了解生物學(xué)和遺傳學(xué)信息的科學(xué)。生物信息學(xué)當(dāng)前研究的主要內(nèi)容有序列圖的構(gòu)建，新基因的分析與鑒定以及蛋白質(zhì)組學(xué)，從而它已成為生物學(xué)中的基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)中必不可少的研究對象。因此生物信息學(xué)的

2、快速發(fā)展對生命科學(xué)的產(chǎn)生深遠的影響，并極大的促進該生命科學(xué)領(lǐng)域其他發(fā)展領(lǐng)域的進步。在蛋白質(zhì)組中的蛋白質(zhì)進化過程中，各氨基酸位點之間的進化關(guān)系并不是相互獨立的，而是存在一定不為眾人所知的相互作用模式。其中相互作用的一些氨基酸位點在蛋白質(zhì)的一維空間結(jié)構(gòu)中可能相距較遠，但在三維結(jié)構(gòu)中卻可能存在著關(guān)聯(lián)性且形成不同的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)元件。這些結(jié)構(gòu)元件在功能和進化中的結(jié)構(gòu)相對獨立，而元件內(nèi)部的位點卻具有明顯的相關(guān)性。因此研究蛋白質(zhì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的共變有助于研究

3、蛋白質(zhì)功能的闡述。
　　本文提出了一種基于降噪的雙向因子分析的新算法，該算法從眾多的氨基酸位點形成的統(tǒng)計噪聲中分離出若干個結(jié)構(gòu)元件。隨后我們會對前面獲取的結(jié)構(gòu)元件進行內(nèi)部相關(guān)性的檢驗、統(tǒng)計獨立性檢驗、進化率分析、進化獨立性分析等，而最終的結(jié)果也表明各個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)元件內(nèi)部的氨基酸位點之間緊密聯(lián)系，同時各個結(jié)構(gòu)元件之間具有明顯的獨立性。另外，結(jié)果還顯示，在進化方向上，各個結(jié)構(gòu)元件也朝著不同的方向進行，甚至跟其他學(xué)者的方法相比，本文的算

4、法具有更高的精確度和魯棒性，不易受到噪聲位點的影響，能夠從大量的噪聲位點中分離出非隨機的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)元件。總之，如果需要我們把生物學(xué)問題轉(zhuǎn)化成所對應(yīng)的數(shù)字符號的處理問題，我們需要發(fā)展新的一些分析理論、方法、技術(shù)、工具等，因此就必須依賴計算機的信息處理技術(shù)。我們可以依賴于發(fā)達、穩(wěn)定的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，與國際、國內(nèi)的系統(tǒng)進行有效的交流，以及與生物學(xué)研究方法與平臺技術(shù)建立廣泛、緊密的聯(lián)系。因此我們可以利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將我們的算法集成到本文的系統(tǒng)中，互