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1、申請(qǐng)上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測(cè)的研究膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測(cè)的研究碩士研究生碩士研究生:李吉指導(dǎo)教師:指導(dǎo)教師:楊杰教授專(zhuān)業(yè)名稱(chēng):專(zhuān)業(yè)名稱(chēng):模式識(shí)別與智能系統(tǒng)研究方向:研究方向:生物信息學(xué)上海交通大學(xué)圖像處理與模式識(shí)別研究所上海交通大學(xué)圖像處理與模式識(shí)別研究所2009年2月第II頁(yè)學(xué)習(xí)方法的引入大大提高了TMH的預(yù)測(cè)精度。但這些方法都是對(duì)蛋白質(zhì)中單個(gè)的殘基進(jìn)行預(yù)測(cè),然后得到該殘基屬于TMH的概率。它們的一大缺陷是沒(méi)有利用TMH
2、的整體信息特別是末端信息,從而降低了預(yù)測(cè)精度,特別是N,C末端的精度。本文提出一種考慮了TMH末端信息的方法。該方法利用SVM分類(lèi)器對(duì)蛋白質(zhì)序列的每個(gè)殘基進(jìn)行分類(lèi),得到其位于螺旋N(C)末端的概率。在用現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)出的TMH區(qū)間基礎(chǔ)上利用得到的概率值對(duì)預(yù)測(cè)末端進(jìn)行更新,得到更加準(zhǔn)確的末端,從而提高跨膜螺旋的預(yù)測(cè)精度特別是末端的預(yù)測(cè)精度。預(yù)測(cè)方法被分為兩個(gè)階段,第一個(gè)階段是用已有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法得到膜蛋白TMH的預(yù)測(cè)區(qū)間。本文選用
3、的方法為MemBrain。第二個(gè)階段則是用SVM訓(xùn)練好的末端概率來(lái)更新預(yù)測(cè)區(qū)間,得到新的、更加精確的預(yù)測(cè)區(qū)間。為了得到科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果,訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)樣本的選取是至關(guān)重要的。本文所用的數(shù)據(jù)全部是已知精確3D結(jié)構(gòu)的且只含有跨膜螺旋結(jié)構(gòu)的膜蛋白。該數(shù)據(jù)集的使用保證了本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果的科學(xué)與準(zhǔn)確。本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是采用了現(xiàn)在通用的對(duì)數(shù)據(jù)做五倍交叉驗(yàn)證后的平均結(jié)果。對(duì)結(jié)果的性能評(píng)價(jià)也利用了大多數(shù)預(yù)測(cè)方法采用的每殘基準(zhǔn)確率和每跨膜螺旋準(zhǔn)確率。為了檢驗(yàn)
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