蛋白質二級結構預測PSIPRED方法的改進及其應用.pdf

1、認識蛋白質與蛋白質之間的相互作用以及了解蛋白質如何行使其生物功能，無論是對于生物學還是對于醫(yī)藥學都是非常重要的，而這些都需要知道蛋白質的三維結構，因此預測蛋白質的三維結構勢在必行。然而，要想從一級序列直接預測蛋白質空間結構幾乎不可能。已有大量研究表明，已知了序列的二級結構特征，預測蛋白質的三級結構將變得可行，因此，蛋白質二級結構預測是蛋白質結構預測的第一步。本文首先研究了如何構建一個能夠更加準確預測蛋白質二級結構的模型，內容包括特征提取

2、算法和分類算法的設計，接著本文將蛋白質二級結構信息特征應用于細菌毒蛋白預測領域，研究工作的主要內容和創(chuàng)新點歸納如下:
　　(1)本文提出了一種新的特征提取算法來提高二級結構預測準確率。該方法將位置特異性打分矩陣和二面角相結合，用一個22*w（w為窗口長度）維的數(shù)值特征向量表征滑動窗口中心的氨基酸殘基，再將該特征向量輸入到一個雙層疊加的神經(jīng)網(wǎng)絡分類模型。我們將本文提出的方法在CB513和RS126數(shù)據(jù)集上分別做了交叉驗證實驗，同時將

3、交叉驗證的結果和9個現(xiàn)有的方法做了比較，并在數(shù)據(jù)集CASP9上做了獨立測試，同時將該獨立測試結果和10個在線預測服務器上的得到的預測結果進行了比較。
　　(2)由于細菌毒蛋白可以成為藥物靶標或疫苗候選，因此毒蛋白的預測對新藥物的設計和疫苗的研制有很重要的作用。本文提出的方法首次將基于二級結構信息的特征應用到細菌毒蛋白預測上來，分別用蛋白質序列特征（二肽，偽氨基酸組成）、蛋白質序列進化信息特征（位置特異性打分矩陣）和蛋白質二級結構特