基于集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)相互作用研究.pdf

1、蛋白質(zhì)相互作用在新陳代謝、信號傳導與識別、細胞周期調(diào)整、復(fù)雜蛋白復(fù)合物的形成、癌癥發(fā)生等方面都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。因此，研究蛋白質(zhì)間的相互作用不僅有助于全面了解生命過程，而且對于發(fā)病機制的探索、新藥物的研發(fā)和尋找藥物靶標等方面都具有重要意義。
　　 當前隨著高通量實驗技術(shù)的發(fā)展，大量的蛋白質(zhì)序列信息被測出，如何從海量的蛋白質(zhì)序列信息中判定哪些蛋白質(zhì)間是發(fā)生相互作用的，哪些是不會發(fā)生相互作用的，相互作用的蛋白質(zhì)作用位點在哪些氨基

2、酸殘基上等都是目前亟待突破的問題。由于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)十分復(fù)雜，同時相互作用的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)規(guī)模大、噪聲高等特點，這給生物信息學的研究帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。本文從蛋白質(zhì)一級序列信息出發(fā)，利用智能算法，對蛋白質(zhì)間的相互作用進行預(yù)測研究，所做的主要工作和創(chuàng)新點有以下幾個方面：
　　 (1)在蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)測方面，提出了基于組合特征集成的預(yù)測方法。蛋白質(zhì)相互作用位點預(yù)測的研究對象是單個的氨基酸殘基，通過提取氨基酸殘基的某些生物特征來

3、判定其是否是相互作用位點是直接有效的方式。本文中在提取了蛋白質(zhì)氨基酸殘基的序列譜信息、熵值和溶劑可及表面積三種特征的基礎(chǔ)上，對其進行了不同方式組合，組成了四組樣本集，分別用四組樣本集訓練基本RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，最后采用GASEN集成方法對四種基本本分類器進行集成學習。實驗結(jié)果表明不同的特征組合方式對分類器預(yù)測結(jié)果有影響，在氨基酸基本特征序列普的基礎(chǔ)上增加溶劑可及表面積比增加熵值對分類器預(yù)測精度的提高更有效。同時使用不同特征組合樣本集訓

4、練的基本分類器在訓練集上就增大了基本分類器間的結(jié)構(gòu)差異性，以這種方式進行最后的集成使預(yù)測精度由只有序列譜輸入時候的66.79％大幅度上升到了81.37％，證明這種基于組合特征集成的預(yù)測方法是有效的。
　　 (2)在蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用預(yù)測方面主要進行了基于不同編碼方式的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成和基于不同負樣本集的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的預(yù)測方式。針對不同的蛋白質(zhì)對編碼方式不同可導致不同的預(yù)測結(jié)果，文中主要創(chuàng)建了三種不同編碼方式的樣本集，分

5、別是向量加、向量減和直接連接的編碼方式，通過比較證明直接相連的編碼方式效果最好?；诓煌幋a方式訓練的基本分類器用GASEN集成方法進行集成，結(jié)果表明這種方式的集成也能較大幅度的提升預(yù)測精度。
　　 (3)針對當前在蛋白質(zhì)，蛋白質(zhì)相互作用研究中沒有標準的非相互作用集的現(xiàn)狀，使用不同的方法創(chuàng)建了四組蛋白質(zhì)非相互作用樣本集即負樣本集，在四組不同的樣本集上分別進行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習，結(jié)果表明在生物體內(nèi)，距離越遠的負樣本集預(yù)測效果越好，