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1、蛋白質(zhì)是生命的物質(zhì)基礎(chǔ),凡乎任何生物過(guò)程都與蛋白質(zhì)發(fā)生某種聯(lián)系。目前蛋白質(zhì)序列數(shù)量的激增,急需要開(kāi)發(fā)快速、準(zhǔn)確的計(jì)算工具預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的功能。因此,在蛋白質(zhì)組學(xué)方面,生物信息學(xué)也得到很大發(fā)展,很多智能算法和服務(wù)器都已經(jīng)得到開(kāi)發(fā)和利用;然而在膜蛋白領(lǐng)域,由于其結(jié)構(gòu)和定位的復(fù)雜性,對(duì)其功能和結(jié)構(gòu)的研究仍是剛剛興起。膜蛋白受體是一種特殊的跨膜蛋白,也是跨膜蛋白家族的最大類(lèi)。作為外界信號(hào)的傳輸接受者和內(nèi)在生物信號(hào)的傳輸者,具有重要的研究意義。本論文
2、借助集成智能的方法,對(duì)膜蛋白受體的結(jié)構(gòu)類(lèi)、膜蛋白受體相互作用、膜蛋白受體與藥物結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)以及與膜蛋白受體功能相關(guān)的凋謝蛋白亞細(xì)胞定位、膜蛋白受體信號(hào)傳導(dǎo)決定的轉(zhuǎn)錄調(diào)節(jié)蛋白協(xié)同調(diào)控和網(wǎng)絡(luò)等幾個(gè)方面進(jìn)行研究。主要?dú)w納如下:
在膜蛋白受體結(jié)構(gòu)類(lèi)預(yù)測(cè)的研究中,以最典型的膜蛋白受體G蛋白偶聯(lián)受體為例,利用蛋白質(zhì)一階簽名模型構(gòu)造了一個(gè)4200維向量,并基于離散二進(jìn)制粒子群算法提取序列的特征;利用集成模糊K近鄰分類(lèi)器用于膜蛋白受體結(jié)構(gòu)類(lèi)
3、的預(yù)測(cè)。訓(xùn)練集來(lái)自國(guó)際通用數(shù)據(jù)庫(kù)GPCRDB。測(cè)試結(jié)果表明了本論文方法的可行性和實(shí)用性。最后構(gòu)建了在線的Web服務(wù)器,可供生物學(xué)背景的研究者查詢(xún)和使用。
在膜蛋白受體相互作用的研究中,以G蛋白偶聯(lián)受體及其靶標(biāo)蛋白G蛋白為樣本,利用自適應(yīng)免疫算法優(yōu)化了集成分類(lèi)器的權(quán)重,提出了改進(jìn)型集成分類(lèi)器LogitBoost,用于膜蛋白受體及其靶標(biāo)膜蛋白偶聯(lián)預(yù)測(cè)的研究。數(shù)據(jù)集來(lái)自國(guó)際通用數(shù)據(jù)庫(kù)GRIFFN,測(cè)試結(jié)果論證了方法的可行性。
4、r> 在膜蛋白受體與藥物結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)的研究中,提出基于集成半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的SemiBoost分類(lèi)器,結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性對(duì)三種膜蛋白受體及細(xì)胞核受體與藥物的相互作用網(wǎng)絡(luò)的連接情況進(jìn)行了預(yù)測(cè)和分析,并在國(guó)際通用的數(shù)據(jù)庫(kù)KEGG和SuperTarget上進(jìn)行了驗(yàn)證。
在膜蛋白受體功能相關(guān)的凋謝蛋白亞細(xì)胞定位中,集成氨基酸化學(xué)特性疏水和氨基酸序列的近似熵,構(gòu)造了一個(gè)30維的改進(jìn)型偽氨基酸向量模型,利用免疫遺傳算法優(yōu)化了該模型,提
5、出了集成分類(lèi)器AdaBoost用于預(yù)測(cè)膜蛋白受體重點(diǎn)參與的凋謝蛋白亞細(xì)胞定位的研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了方法的可行性。
在轉(zhuǎn)錄調(diào)節(jié)蛋白網(wǎng)絡(luò)研究中,分析了由膜蛋白受體傳遞信號(hào)影響的轉(zhuǎn)錄調(diào)節(jié)蛋白的協(xié)同調(diào)控特性,提出了一種集成偏相關(guān)系數(shù)算法(PCIT)和調(diào)控影響參數(shù)(RIF)的蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法,并用于構(gòu)建和優(yōu)化轉(zhuǎn)錄調(diào)節(jié)蛋白網(wǎng)絡(luò);開(kāi)發(fā)了一種協(xié)同調(diào)控模擬算法;利用網(wǎng)絡(luò)集成熵和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論分析了網(wǎng)絡(luò)的特性,使用了澳大利亞聯(lián)邦科工組織的牛
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