基于支持向量機的蛋白質(zhì)功能預(yù)測研究.pdf

1、生命科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展極大地豐富了生命科學(xué)的數(shù)據(jù)資源。這些數(shù)據(jù)蘊含了許多重要的化學(xué)生物學(xué)規(guī)律。目前，大量的蛋白質(zhì)一級序列已被測定，但結(jié)構(gòu)與功能的測定與一級結(jié)構(gòu)的增加不成比例。因此，由序列出發(fā)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能己成為后基因組時代和現(xiàn)代生物信息學(xué)的研究熱點。本論文基于近年來不斷涌現(xiàn)的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)，采用新興的機器學(xué)習(xí)方法——支持向量基對蛋白質(zhì)功能進行預(yù)測。其主要內(nèi)容如下： 1.建立了凋亡蛋白亞細(xì)胞位點預(yù)測新方法。采用改進的遺傳算法同

2、時優(yōu)化支持向量機的核參數(shù)和蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)特征子集，并采用“一對一”的分類策略，預(yù)測凋亡蛋白亞細(xì)胞位點。對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進行Jackkinfe交叉驗證，其預(yù)測精度為94.9％，優(yōu)于文獻(xiàn)報道值。結(jié)果表明：本文提出的方法能夠得到表征蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)序列的最優(yōu)特征子集，從而提高預(yù)測成功率。 2.建立了蛋白質(zhì)亞核位點預(yù)測的新方法。該方法采用最佳優(yōu)先搜索策略來融合基于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和物理化學(xué)性質(zhì)的不同特征，并將最優(yōu)的融合特征子集作為支持向量機的輸入用