基于多信息融合的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、蛋白質(zhì)只有處于特定的細(xì)胞器如線粒體、細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)等，才能參與正常的生命活動(dòng)。蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位信息可以為蛋白質(zhì)功能的預(yù)測(cè)提供有用的線索，也能對(duì)蛋白質(zhì)的相互作用、進(jìn)化研究等提供必要的信息。生物實(shí)驗(yàn)方法既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，在實(shí)際應(yīng)用中遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足生物序列數(shù)據(jù)急劇增長(zhǎng)的需要。為了加速蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能的注解進(jìn)程，越來越多的研究者利用智能計(jì)算方法進(jìn)行蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)。本文針對(duì)蛋白質(zhì)信息的提取、融合及預(yù)測(cè)等信息處理問題，主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　

2、1.綜述了近幾年蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)的研究進(jìn)展，主要是蛋白質(zhì)序列的特征信息提取和預(yù)測(cè)分類算法。常見的特征表示有氨基酸組分信息，偽氨基酸組分信息和位置特異性得分矩陣等，以及后來研究者逐漸廣泛使用的基于基因本體論和功能域等的方法。預(yù)測(cè)分類方法主要是支持向量機(jī)和K近鄰等。
　　2.提出了一種基于氨基酸的進(jìn)化保守信息和位置特異性得分矩陣信息融合的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)方法?；诎被嵝蛄刑岢龅鞍踪|(zhì)序列的進(jìn)化信息和保守信息；對(duì)氨基酸序列的位置

3、特異性得分矩陣進(jìn)行分割，經(jīng)不同分割比例實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)黃金分割比例達(dá)到最優(yōu)，進(jìn)而提出黃金分割法并統(tǒng)計(jì)分割后片段的組分信息；將以上幾種信息融合應(yīng)用于凋亡蛋白數(shù)據(jù)集的亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)，ZD98數(shù)據(jù)集和CL317數(shù)據(jù)集的全局準(zhǔn)確率分別達(dá)到98.98％和91.11%。
　　3.提出了一種基于蛋白質(zhì)序列的共有序列組分信息和基因本體論信息融合的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)方法研究?；谠夹蛄泻凸灿行蛄行畔⑻崛。Y(jié)合氨基酸的物化性質(zhì)信息，通過搜索基因本體論