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文檔簡介
1、隨著生物信息學(xué)的發(fā)展,用計算機進行生物學(xué)方面的研究越來越成為一個熱門的研究領(lǐng)域。膜蛋白跨膜螺旋區(qū)段的預(yù)測就是一個引起了廣大研究者關(guān)注的方面。膜蛋白跨膜螺旋區(qū)在生物膜上占據(jù)特殊的位置,決定了它具有特殊的生物功能,尤其是其可以作為新藥物設(shè)計的靶分子,因此預(yù)測膜蛋白跨膜區(qū)具有重要的意義。傳統(tǒng)的預(yù)測膜蛋白跨膜螺旋區(qū)段的方法基本都是采用統(tǒng)計學(xué)模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,這些算法具有依賴于訓(xùn)練序列集以及序列集的大小的缺點。小波分析的發(fā)展,帶來了一種克服這
2、些缺點的算法——Waveprd算法。Waveprd算法在對小波系數(shù)的處理過程中,由于過度平滑,產(chǎn)生對膜蛋白跨膜區(qū)的漏測,這種漏測的跨膜區(qū)即是假陰性片段,其個數(shù)越多對跨膜區(qū)的預(yù)測精度就越低。本文針對Waveprd算法存在的不足,提出了一種小波閾值與自相關(guān)去噪相結(jié)合的算法,目的是通過減少假陰性片段數(shù)來提高預(yù)測精度。主要的工作如下:
介紹小波變換的原理和基于離散小波變換的Waveprd算法在膜蛋白跨膜區(qū)預(yù)測中的處理方法及實現(xiàn)流程,并
3、用MATLAB實現(xiàn)Waveprd算法的仿真,根據(jù)仿真效果圖,觀察Waveprd算法在膜蛋白跨膜區(qū)預(yù)測中產(chǎn)生的漏測現(xiàn)象,分析其產(chǎn)生漏測的可能原因,指出Waveprd算法在信號處理中的不足之處。
根據(jù)Waveprd算法的不足,即可能是其產(chǎn)生了過濾波,從而丟失了大量有用信號。據(jù)此提出一種改進的算法,主要是對小波變換后的高頻系數(shù)(尤其是中間值域的系數(shù))進行非線性放大,并與自相關(guān)去噪相結(jié)合。這樣不僅盡可能的保留了信號的細節(jié)而且可以最大限
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