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基于序列进化信息的蛋白质预测研究

作　者: 李家魁
导　师: 马志强
学　校: 东北师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 蛋白质一级结构序列位置特异性打分矩阵支持向量机
分类号: Q51
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 6次
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内容摘要

在过去的五到十年中，计算机科学在医学和生命科学的各个领域中发挥出了极其重要的作用，对生命科学的发展做出了非常大的贡献。在后基因组时代，大量的未解的信息需要利用计算机技术去解密。如何更加快速，低成本的区分蛋白质的某些特殊种类也就变的更加的吸引人。本文以蛋白质一级结构序列作为基础信息，通过PSI-BLAST进行高敏感性的序列比对，获得蕴含着蛋白质进化信息的位置特异性打分矩阵，并对其进行自协方差变换，最终得到特征向量。分别以K近邻，支持向量机作为分类器，对生物发光蛋白以及细胞外基质蛋白的预测进行了研究。其中在生物发光蛋白的预测中取得了非常好的效果。通过十轮交叉验证，在训练集上取得了85.17%的准确率，而在独立的测试集上取得了90.71%的准确率，这也是目前对生物发光蛋白的预测中效果最好的方法。在对胞外基质蛋白的预测上，也接近了目前最好的预测方法，在测试集上取得了74.73%的准确率。因为在生物发光蛋白的预测上，取得了非常好的效果。所以本文也搭建了生物发光蛋白的在线预测服务。对于以生物发光蛋白作为研究课题的工作人员提供了一定的便利性。

基于序列进化信息的蛋白质预测研究

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