21216.蛋白質相互作用及其結合面熱點殘基的預測方法研究

1、中國科學技術大學博士學位論文蛋白質相互作用及其結合面熱點殘基的預測方法研究姓名：夏俊峰申請學位級別：博士專業(yè)：生物信息學指導教師：黃德雙20100401摘要這種編碼策略的支持向量機預測模型上的實驗結果表明我們的方法能有效提高蛋白質相互作用的預測結果。3構建了一個元學習方法模型來預測蛋白質相互作用。在我們上述提出的兩種特征編碼方法基礎上，我們又根據相關的研究報道，選擇了四種性能良好的編碼方法。然后通過這些不同的特征編碼方法結合支持向量機建

2、立了六種基于蛋白質序列的相互作用預測單分類器模型。在這些性能優(yōu)異的單分類器模型基礎上，我們構建了基于元學習方法的蛋白質相互作用預測集成學習系統。結果表明元學習方法模型能夠使預測性能獲得較大的提升。此外，我們的模型在跨物種數據集上也表現出了良好的性能。4提出了一種基于氨基酸溶劑可及性和突出指數的相互作用結合面熱點殘基預測方法。在應用計算方法來研究蛋白質相互作用結合面熱點殘基時，如何選擇有效的生物特征是需要解決的關鍵問題。我們首先從蛋白質序

3、列和結構出發(fā)，提取了一系列與熱點殘基可能相關的生物特征。然后通過特征選擇，構建了九個基于單一特征的支持向量機分類模型。最后，為了進一步提高熱點殘基預測的精度，我們使用了簡單的多數投票表決法來對這九個模型的輸出進行了集成決策處理。我們的研究表明氨基酸殘基的溶劑可及性和突出指數是熱點殘基預測中的主要判別特征。在這里，我們是首次應用氨基酸殘基的突出指數來對熱點殘基進行預測。實驗結果證實了我們的方法能更加有效地對熱點殘基進行分類，在預測精度上有