楊樹蛋白質二級結構和磷酸化位點預測.pdf

1、楊樹作為我國的速生豐產樹種之一，在林業(yè)產業(yè)和國民經濟中具有重要地位，同時它也是木本植物生物信息學研究的模式樹種。楊樹蛋白質的結構與功能是森林生物信息學在后基因組時代的研究熱點。利用BP人工神經網絡技術將楊樹蛋白質二級結構和磷酸化修飾位點作為森林資源的重要組成部分進行研究，構建了數形統一、簡單直觀、應用方便的預測模型，把森林資源經營管理對象范圍從宏觀擴展到微觀，為森林生物信息學的研究發(fā)展提供了一種新思路。本研究提出了基于蛋白質理化性質的氨

2、基酸V型描述子編碼方式，該編碼方式下楊樹蛋白質二級結構和磷酸化修飾位點的預測研究模型的性能都得到了提升，是一種比較合適的蛋白質編碼方式。本研究主要內容和結果如下：
　　（1）當前楊樹蛋白質結構數據的獲得仍然以實驗手段獲得為主，楊樹蛋白質結構的獲取速度比較慢，楊樹蛋白質結構的研究發(fā)展空間巨大，利用ANN技術進行楊樹蛋白質結構的預測研究有利于加快蛋白質結構數據的獲取速度，推動森林資源信息化管理水平的提高。利用MATLAB軟件實現文本型

3、數據向數值型轉變，并借助其超常規(guī)的仿真函數表達將所構建的模型存儲，方便研究者查閱和調用。
　?。?）以滑動窗口法切取長度為21個氨基酸殘基的楊樹蛋白質序列片段作為輸入數據，以其所對應的二級結構作為輸出數據，利用氨基酸V型描述子編碼方法編碼，構建了基于BP人工神經網絡的楊樹蛋白質二級結構預測研究模型，最佳模型結構為21：55：7，模型的整體擬合精度為84.66％，對于單個類型二級結構的擬合精度可達90.43%；模型的預測準確率達74

4、.26%，對于單個二級結構的預測準確率最高可達82.02%，相較于前人研究，擬合精度和預測準確率都有所提升，模型具有很強的預測能力。
　　（3）以長度為21個氨基酸殘基的楊樹蛋白質磷酸化修飾序列片段作為輸入數據，以其中心點位氨基酸殘基是否被磷酸化修飾作為輸出數據，構建了基于BP人工神經網絡的楊樹蛋白質磷酸化修飾位點預測研究模型，最佳模型結構為21×16：8：4，模型的Acc、Sn、Sp、MCC分別為78%、89%、67%、0.57

5、，除特異度指標Sp外，其余指標都要優(yōu)于前人的研究，模型具有較強預測能力。
　　（4）楊樹蛋白質磷酸化修飾位點多發(fā)生為S、T殘基的磷酸化，未見Y殘基的磷酸化，這是有別于其他生物體內蛋白質磷酸化的一個特點；楊樹蛋白質二級結構和磷酸化修飾間存在一定的聯系，H型二級結構更容易被磷酸化修飾。B、G和S型二級結構則不容易被磷酸化修飾。
　　綜上研究內容和結果，在后基因組時代，將生物信息作為森林資源的組成，從微觀上進行森林資源的信息化管理