

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、對(duì)蛋白質(zhì)的研究是當(dāng)前生命科學(xué)的研究熱點(diǎn)之一。由于蛋白質(zhì)的功能由其自身的結(jié)構(gòu)決定,所以研究蛋白質(zhì)晶體的結(jié)構(gòu)對(duì)我們理解蛋白質(zhì)的功能,蛋白質(zhì)分子之間的相互作用以及蛋白質(zhì)分子和其他生物分子之間的協(xié)作機(jī)制都有很重要的意義,并且對(duì)生命科學(xué),生物醫(yī)學(xué)和人類生活等方面也都有很深遠(yuǎn)的影響。 當(dāng)前蛋白質(zhì)晶體研究領(lǐng)域中存在的主要問(wèn)題是難以獲得足夠的適宜蛋白質(zhì)晶體。蛋白質(zhì)結(jié)晶是一個(gè)多因素共同作用的過(guò)程,而目前并沒(méi)有確定的規(guī)則可以用來(lái)指導(dǎo)蛋白質(zhì)的結(jié)晶。
2、所以現(xiàn)在采用的主要方法是利用高通量的蛋白質(zhì)結(jié)晶設(shè)備培養(yǎng)大量的蛋白質(zhì)結(jié)晶樣本,然后研究者從這些結(jié)晶樣本中挑選出符合實(shí)驗(yàn)條件的蛋白質(zhì)晶體,并同時(shí)尋求合適的蛋白質(zhì)結(jié)晶條件。由于實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)巨大,完全依靠人力來(lái)處理這些實(shí)驗(yàn)樣本既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。因此,一個(gè)實(shí)時(shí)性強(qiáng),準(zhǔn)確度高的蛋白質(zhì)晶體自動(dòng)分類系統(tǒng)在蛋白質(zhì)晶體研究中必不可少。 國(guó)內(nèi)外對(duì)于蛋白質(zhì)晶體自動(dòng)分類系統(tǒng)的研究大部分都還處于初始階段。由于實(shí)驗(yàn)設(shè)備以及實(shí)驗(yàn)環(huán)境的差異,產(chǎn)生的蛋白質(zhì)晶體樣本也不
3、同,因此不同研究者提出的蛋白質(zhì)晶體分類算法并無(wú)法通用。另外,對(duì)于不同分類模型的選擇還只是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)性的過(guò)程,對(duì)于使用何種分類算法還缺少理論的和實(shí)驗(yàn)上的依據(jù)?;谝陨显颍覀兲岢隽艘环N新的基于圖像的蛋白質(zhì)晶體分類算法,本文提出的蛋白質(zhì)晶體分類算法主要由三部分組成: 1.對(duì)原始圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理與圖像分割,尋找出圖像中需要進(jìn)行識(shí)別的區(qū)域。 2.在待識(shí)別的區(qū)域中進(jìn)行特征提取操作,通過(guò)一系列的數(shù)學(xué)變換,將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為特征數(shù)
4、據(jù),從而使得分類模型可以根據(jù)獲得的特征將圖像歸入正確的類別。 3.利用一系列類別已知的特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)分類模型,并利用訓(xùn)練好的分類模型對(duì)未知類別的特征數(shù)據(jù)做出分類。 本文完成的主要工作包括如下方面: 1.提出由自動(dòng)閾值分割,主動(dòng)輪廓線模型和區(qū)域搜索三部分組成的蛋白質(zhì)晶體圖像分割算法。 2.用一系列特征提取算法尋找最能代表圖像性質(zhì)的特征,這些特征包括圖像的統(tǒng)計(jì)特征,幾何特征,紋理特征和頻譜特征。
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 蛋白質(zhì)的分類
- 基于特征的蛋白質(zhì)凝膠圖像配準(zhǔn)方法研究.pdf
- 蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)對(duì)接方法的研究.pdf
- 基于蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)與蛋白質(zhì)功能的關(guān)鍵蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的蛋白質(zhì)分類研究.pdf
- 蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)對(duì)接方法的研究和應(yīng)用.pdf
- 使用支持向量機(jī)方法的蛋白質(zhì)分類研究.pdf
- 基于圖像的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位.pdf
- 基于多分類器組合的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用位點(diǎn)預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于集成學(xué)習(xí)與多標(biāo)記學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)分類方法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)分類方法研究.pdf
- 凝膠圖像重疊蛋白質(zhì)點(diǎn)的分割方法研究.pdf
- 基于失衡數(shù)據(jù)分類模型的藥物蛋白質(zhì)虛擬篩選方法.pdf
- 基于支持向量機(jī)的蛋白質(zhì)一級(jí)序列分類方法研究.pdf
- 同源寡聚蛋白質(zhì)的信息熵分類方法.pdf
- 基于序列編碼的蛋白質(zhì)分類問(wèn)題研究.pdf
- 基于壓縮感知的蛋白質(zhì)功能分類預(yù)測(cè).pdf
- 基于多分類器組合的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于序列的蛋白質(zhì)折疊速率與膜蛋白功能分類研究.pdf
- 蛋白質(zhì)復(fù)性方法
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論