改進的Waveprd算法預測膜蛋白跨膜螺旋區(qū)段的研究.pdf

1、隨著生物信息學的發(fā)展，用計算機進行生物學方面的研究越來越成為一個熱門的研究領域。膜蛋白跨膜螺旋區(qū)段的預測就是一個引起了廣大研究者關注的方面。膜蛋白跨膜螺旋區(qū)在生物膜上占據特殊的位置，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計的靶分子，因此預測膜蛋白跨膜區(qū)具有重要的意義。傳統(tǒng)的預測膜蛋白跨膜螺旋區(qū)段的方法基本都是采用統(tǒng)計學模型或神經網絡的算法，這些算法具有依賴于訓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算法在對小波系數的處理過程中，由于過度平滑，產生對膜蛋白跨膜區(qū)的漏測，這種漏測的跨膜區(qū)即是假陰性片段，其個數越多對跨膜區(qū)的預測精度就越低。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去噪相結合的算法，目的是通過減少假陰性片段數來提高預測精度。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)預測中的處理方法及實現流程，并

3、用MATLAB實現Waveprd算法的仿真，根據仿真效果圖，觀察Waveprd算法在膜蛋白跨膜區(qū)預測中產生的漏測現象，分析其產生漏測的可能原因，指出Waveprd算法在信號處理中的不足之處。
　　根據Waveprd算法的不足，即可能是其產生了過濾波，從而丟失了大量有用信號。據此提出一種改進的算法，主要是對小波變換后的高頻系數（尤其是中間值域的系數）進行非線性放大，并與自相關去噪相結合。這樣不僅盡可能的保留了信號的細節(jié)而且可以最大限