基于隱馬爾可夫模型的G蛋白偶聯(lián)受體預(yù)測的研究.pdf

1、G蛋白偶聯(lián)受體（G-protein coupled receptor,GPCR）由一條7次穿插細(xì)胞膜的多肽鏈組成，屬于人體內(nèi)最大的膜受體蛋白家族。G蛋白偶聯(lián)受體作為常見的藥物靶向分子，通過與信號(hào)分子結(jié)合激活G蛋白來完成細(xì)胞信號(hào)的傳遞。該類受體的功能失調(diào)與多種疾病相關(guān)聯(lián)，因此深入研究G蛋白偶聯(lián)受體對細(xì)胞的信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)機(jī)制及新藥的開發(fā)都有重要意義。目前已知的G蛋白偶聯(lián)受體序列少于人類基因組所能編碼出來的該類蛋白序列，因此挖掘新的GPCR作為候選

2、藥物靶標(biāo)還有很大發(fā)展空間。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法確定GPCR代價(jià)高且效率低，因此基于生物信息學(xué)計(jì)算方法對GPCR家族分類進(jìn)行預(yù)測具有重要研究意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文研究了GPCR序列的數(shù)據(jù)特性，采用隱馬爾可夫模型（HMM）構(gòu)建了人類GPCR家族分類的預(yù)測模型。針對HMM的Baum-Welch訓(xùn)練算法易陷入局部極點(diǎn)值的不足，考慮到粒子群優(yōu)化算法較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力，提出將具有多加權(quán)系數(shù)的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法（MAPSO）引入到HMM的訓(xùn)練中，

3、優(yōu)化HMM的參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的預(yù)測模型在敏感度、專一度及準(zhǔn)確率上都有明顯提高。
　　本文采用GPCRDB數(shù)據(jù)庫中關(guān)于人類GPCR的五大超家族數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提出的預(yù)測模型在GPCR家族的分類預(yù)測上取得了預(yù)期的效果。采用數(shù)據(jù)分類和k-折交叉驗(yàn)證方法對模型的敏感度、專一度和準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)價(jià)，交叉驗(yàn)證結(jié)果表明，五大超家族的分類預(yù)測取得了較高的平均精度。通過與多種方法進(jìn)行比較，所提算法進(jìn)一步改進(jìn)了G蛋白偶聯(lián)受體超家族的分類