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文檔簡介
1、以生物信息學(xué)為背景的研究中,蛋白質(zhì)相互作用相關(guān)領(lǐng)域的探索日漸成熟。目前,在蛋白質(zhì)相互作用基礎(chǔ)之上的熱點殘基以及熱區(qū)的預(yù)測已成為一種關(guān)鍵的研究課題。已有的研究表明,熱點殘基有聚集形成簇的傾向,這種簇被稱為熱區(qū)。熱區(qū)的預(yù)測研究在蛋白質(zhì)功能位點探究、蛋白質(zhì)相互作用設(shè)計等蛋白質(zhì)功能研究上具有重要的理論指導(dǎo)意義。
本文提出了一種基于密度聚類和投票分類器的蛋白質(zhì)相互作用界面上的熱區(qū)預(yù)測方法。首先,結(jié)合熱區(qū)空間密度普遍大于非熱區(qū)空間密度的特
2、性,利用改進的密度聚類找尋出殘基密度較大的簇,初步確定蛋白質(zhì)相互作用界面上的熱區(qū)位置;然后,使用投票分類器模型對簇中的殘基進行分類。對于每個預(yù)測到的簇,使用logistics回歸、KNN分類算法和Robetta預(yù)測模型作為基分類器構(gòu)成的投票分類器進行分類,這三種分類器使用的屬性包括殘基的結(jié)構(gòu)屬性、空間距離屬性和能量屬性。本文將每種基分類器的分類結(jié)果進行投票篩選,能增強分類結(jié)果的穩(wěn)定性,同時也能有效地剔除掉簇中的非熱點殘基,提高預(yù)測區(qū)域的
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