基于密度聚類與投票分類器的蛋白質(zhì)相互作用熱區(qū)的預(yù)測(cè).pdf

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(diǎn)殘基以及熱區(qū)的預(yù)測(cè)已成為一種關(guān)鍵的研究課題。已有的研究表明，熱點(diǎn)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(cè)研究在蛋白質(zhì)功能位點(diǎn)探究、蛋白質(zhì)相互作用設(shè)計(jì)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(cè)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(jìn)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(duì)簇中的殘基進(jìn)行分類。對(duì)于每個(gè)預(yù)測(cè)到的簇，使用logistics回歸、KNN分類算法和Robetta預(yù)測(cè)模型作為基分類器構(gòu)成的投票分類器進(jìn)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(jìn)行投票篩選，能增強(qiáng)分類結(jié)果的穩(wěn)定性，同時(shí)也能有效地剔除掉簇中的非熱點(diǎn)殘基，提高預(yù)測(cè)區(qū)域的