基于圖像的蛋白質(zhì)晶體分類方法研究.pdf

1、對蛋白質(zhì)的研究是當前生命科學(xué)的研究熱點之一。由于蛋白質(zhì)的功能由其自身的結(jié)構(gòu)決定，所以研究蛋白質(zhì)晶體的結(jié)構(gòu)對我們理解蛋白質(zhì)的功能，蛋白質(zhì)分子之間的相互作用以及蛋白質(zhì)分子和其他生物分子之間的協(xié)作機制都有很重要的意義，并且對生命科學(xué)，生物醫(yī)學(xué)和人類生活等方面也都有很深遠的影響。 當前蛋白質(zhì)晶體研究領(lǐng)域中存在的主要問題是難以獲得足夠的適宜蛋白質(zhì)晶體。蛋白質(zhì)結(jié)晶是一個多因素共同作用的過程，而目前并沒有確定的規(guī)則可以用來指導(dǎo)蛋白質(zhì)的結(jié)晶。

2、所以現(xiàn)在采用的主要方法是利用高通量的蛋白質(zhì)結(jié)晶設(shè)備培養(yǎng)大量的蛋白質(zhì)結(jié)晶樣本，然后研究者從這些結(jié)晶樣本中挑選出符合實驗條件的蛋白質(zhì)晶體，并同時尋求合適的蛋白質(zhì)結(jié)晶條件。由于實驗樣本數(shù)巨大，完全依靠人力來處理這些實驗樣本既費時又費力。因此，一個實時性強，準確度高的蛋白質(zhì)晶體自動分類系統(tǒng)在蛋白質(zhì)晶體研究中必不可少。 國內(nèi)外對于蛋白質(zhì)晶體自動分類系統(tǒng)的研究大部分都還處于初始階段。由于實驗設(shè)備以及實驗環(huán)境的差異，產(chǎn)生的蛋白質(zhì)晶體樣本也不

3、同，因此不同研究者提出的蛋白質(zhì)晶體分類算法并無法通用。另外，對于不同分類模型的選擇還只是一個經(jīng)驗性的過程，對于使用何種分類算法還缺少理論的和實驗上的依據(jù)?；谝陨显颍覀兲岢隽艘环N新的基于圖像的蛋白質(zhì)晶體分類算法，本文提出的蛋白質(zhì)晶體分類算法主要由三部分組成： 1.對原始圖像進行圖像預(yù)處理與圖像分割，尋找出圖像中需要進行識別的區(qū)域。 2.在待識別的區(qū)域中進行特征提取操作，通過一系列的數(shù)學(xué)變換，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為特征數(shù)

4、據(jù)，從而使得分類模型可以根據(jù)獲得的特征將圖像歸入正確的類別。 3.利用一系列類別已知的特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個分類模型，并利用訓(xùn)練好的分類模型對未知類別的特征數(shù)據(jù)做出分類。 本文完成的主要工作包括如下方面： 1.提出由自動閾值分割，主動輪廓線模型和區(qū)域搜索三部分組成的蛋白質(zhì)晶體圖像分割算法。 2.用一系列特征提取算法尋找最能代表圖像性質(zhì)的特征,這些特征包括圖像的統(tǒng)計特征，幾何特征，紋理特征和頻譜特征。