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计算机工程与应用 2007年第16期43卷 228-230,237页

作者：丁彦蕊蔡宇杰孙俊须文波江南大学信息工程学院江苏无锡214122 江南大学工业生物技术教育部重点实验室

以氨基酸含量为特征向量,研究了SVM和KNN预测蛋白质耐热性的准确度。结果表明,基于SVM的分类效果较好,其局部预测率和全局预测率分别为82.4%和83.4%;而基于KNN方法的局部预测率和全局预测率分别为77.6%和79.9%。两种方法的预测率均表明... 详细信息

以氨基酸含量为特征向量,研究了SVM和KNN预测蛋白质耐热性的准确度。结果表明,基于SVM的分类效果较好,其局部预测率和全局预测率分别为82.4%和83.4%;而基于KNN方法的局部预测率和全局预测率分别为77.6%和79.9%。两种方法的预测率均表明氨基酸含量是影响蛋白质耐热性的主要因素。

关键词：氨基酸含量 SVM KNN 蛋白质耐热性

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贝叶斯方法在蛋白质耐热性分类中的研究

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微计算机信息 2007年第3S期23卷 308-310页

作者：丁彦蕊蔡宇杰孙俊须文波江南大学信息工程学院江南大学工业生物技术教育部重点实验室

氨基酸含量是影响蛋白质耐热性的主要因素。本文以氨基酸含量为特征向量,研究了贝叶斯方法预测蛋白质耐热性的准确度。结果表明,基于贝叶斯方法的局部预测率和全局预测率分别为73.1%和76.1%。这不仅表明贝叶斯方法适合于蛋白质耐热性的... 详细信息

氨基酸含量是影响蛋白质耐热性的主要因素。本文以氨基酸含量为特征向量,研究了贝叶斯方法预测蛋白质耐热性的准确度。结果表明,基于贝叶斯方法的局部预测率和全局预测率分别为73.1%和76.1%。这不仅表明贝叶斯方法适合于蛋白质耐热性的分类,而且也证明了氨基酸含量的确对蛋白质耐热性有重要作用。

关键词：氨基酸含量贝叶斯蛋白质耐热性

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蛋白质的耐热温度的分类与预测以及综合数据库的构建

蛋白质的耐热温度的分类与预测以及综合数据库的构建

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作者：刘萍萍北京化工大学

学位级别：硕士

有效区分蛋白质的热稳定性差异,探索影响蛋白质的耐热性的因素,一直是生物科学研究人员的重要研究课题之一。在这项研究中,使用不同的机器学习方法,结合了蛋白质的自身特征以及来源微生物的生长温度特征,进行蛋白质耐热性的分类以及蛋... 详细信息

有效区分蛋白质的热稳定性差异,探索影响蛋白质的耐热性的因素,一直是生物科学研究人员的重要研究课题之一。在这项研究中,使用不同的机器学习方法,结合了蛋白质的自身特征以及来源微生物的生长温度特征,进行蛋白质耐热性的分类以及蛋白质最适温度的预测,并对蛋白质耐热性的机制进行了研究。主要内容如下:(1)在具有72条蛋白质序列的小数据集上,基于Boruta和主成分分析PCA降维方法的结合,第一次建立了BOCA算法。该算法不仅可以获得所有影响蛋白质耐热性的重要特征,还可以对特征进行降维,去除重要特征间的相关性,减少特征间的冗余。将BOCA算法结合不同的机器学习模型,实现了耐热和非耐热蛋白质的分类模型。使用BOCA算法最终将434维特征向量缩减为新的18维特征向量。结果表明,BOCA特征筛选算法与以径向基为核函数的支持向量机模型SVM相结合在耐热蛋白质和非耐热蛋白质的分类中具有良好的性能。在训练集和测试集上分别达到了97.78%和96.92%的准确度。通过筛选出的特征发现耐热蛋白质含有更多带电和极性氨基酸以及分子间氢键,还证明了二肽对蛋白质耐热性的重要性。带电以及具有极性的体积较大的氨基酸的含量、二肽组成以及分子间氢键的数量是影响蛋白质耐热性的关键因素。(2)为了使BOCA+SVM模型更具有可信性,使用该模型对四种耐热程度的4000个蛋白质以及六种耐热程度的3000个蛋白质进行分类。在训练集和测试集上对四种耐热程度的蛋白质的分类准确度分别达到了95.65%和96.40%。在训练集和测试集上对六种耐热程度的蛋白质的分类准确度分别达到了69%和70%(3)另外,结合了蛋白质的生理特征,理化特征和序列特征,应用回归模型对蛋白质的最适温度进行预测。最后在20个单个氨基酸含量与来源微生物的生长温度共21维特征组合上的随机森林模型达到了决定系数R为0.57的预测效果。(4)构建了综合信息数据库Uni Mine,相比于现有的其他蛋白质信息数据库,Uni Mine不仅集成了已经被人工注释的蛋白质的基本信息数据以及网页数据库链接,例如PDB数据库、STRING数据库等。并且还将代谢反应相关的蛋白质化合物活性数据库Chembl30和Bindingdb2022进行了集成。将这些蛋白质化合物的结构、Uniprot id、参与反应的活性值IC50、Ki、Kd本地化。另外在Uni Mine数据库中还加入了蛋白质耐热性分类、蛋白质最适温度的预测模型以及蛋白质序列比对程序。从Uni Mine中可以快速的获取蛋白质的一些功能与性质。

关键词：蛋白质耐热性蛋白质最适温度机器学习 PCA Boruta 数据库

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Fe-SOD酶氨基酸网络特征与耐热性关系的研究

Fe-SOD酶氨基酸网络特征与耐热性关系的研究

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作者：王雪芹江南大学

学位级别：硕士

蛋白质的热稳定性研究一直是生物科学领域的热点。基于蛋白质由氨基酸及其氨基酸-氨基酸相互作用组成的复杂系统，本文用氨基酸网络描述蛋白质结构，从系统的水平上更全面地阐述嗜热蛋白质的耐热机制，促进蛋白质在工业上的应用。研究... 详细信息

蛋白质的热稳定性研究一直是生物科学领域的热点。基于蛋白质由氨基酸及其氨基酸-氨基酸相互作用组成的复杂系统，本文用氨基酸网络描述蛋白质结构，从系统的水平上更全面地阐述嗜热蛋白质的耐热机制，促进蛋白质在工业上的应用。研究内容主要包括：（1）以超氧化物歧化酶（Fe-SOD）三维空间信息为基础，构建六种不同类型的氨基酸网络。通过分析复杂网络参数，如度、特征路径长度等，发现热稳定性高的Fe-SOD氨基酸网络的平均度、平均连接强度以及同配系数均高于常温的Fe-SOD氨基酸网络，而嗜热Fe-SOD氨基酸网络的特征路径长度小于常温的Fe-SOD氨基酸网络。（2）通过分析Fe-SOD氨基酸网络的度分布、富人俱乐部属性，发现氨基酸网络中存在度很高的节点，即Hub节点。在嗜热Fe-SOD氨基酸网络中谷氨酰胺、甘氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸和苏氨酸出现Hub节点的频率比常温的Fe-SOD氨基酸网络中要高，这有利于嗜热Fe-SOD内部形成更大的疏水核心和致密结构。此外，Hubs的数量、Hubs在3/10-helix，alpha helix和turn结构中的数量以及二级结构内部Hub的比例与Fe-SOD的热稳定性成正相关性。并且突变Fe-SOD表面的Hub增加了Fe-SOD内部的氢键作用，这有利于提高Fe-SOD的热稳定性。（3）通过使用复杂网络的模块化方法，如Girvan-Newman，特征向量方法等对Fe-SOD氨基酸网络进行模块化分析，发现Fe-SOD氨基酸网络具有明显的社团结构并且大多数二级结构完全在同一个社团结构内部。此外，嗜热Fe-SOD氨基酸网络比常温的Fe-SOD具有更加明显的社团结构，嗜热Fe-SOD氨基酸网络中的社团和二级结构的对应关系也比常温的氨基酸网络明显。（4）本文通过GRAAL和MI-GRAAL算法对氨基酸网络进行全局比对，寻找常温和嗜热Fe-SOD氨基酸网路结构上的差异。实验发现在氨基酸网络中节点个体的相似性比较小，但是局部区域的结构能够呈现出较高的相似性。相似性高的局部区域的子结构可能与Fe-SOD的某些生物体功能相关。而常温Fe-SODs氨基酸网络之间的结构相似度明显高于嗜热Fe-SODs氨基酸网络之间的结构相似度。（5）通过分析Fe-SOD氨基酸网络的鲁棒性，发现氨基酸网络中的关键残基主要包括进化保守残基、疏水性残基、规则二级结构内部残基以及Fe-SOD活性位点残基。与热稳定性低的Fe-SOD氨基酸网络相比，热稳定性高的Fe-SOD氨基酸网络中的关键残基更均匀地分布在Fe-SOD内部。关键残基在Fe-SOD结构中的均匀分布，有利于提高嗜热Fe-SOD整体结构的鲁棒性。通过进行上述研究发现，从氨基酸网络的角度分析序列-结构-功能关系是一种非常有前景的方法，而且该方法还可适用于普遍蛋白质结构-功能的研究。

关键词：氨基酸网络拓扑结构社团结构鲁棒性蛋白质耐热性

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氨基酸网络比对的算法研究

氨基酸网络比对的算法研究

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作者：陶斯涵江南大学

学位级别：硕士

功能相似的蛋白质分子具有相似的空间结构,而结构上局部的差异可能会导致其性质的不同,如:蛋白质的热稳定性、亲水性、疏水性、耐酸性、耐碱性等。残基相互作用网络对于从系统角度研究蛋白质空间结构和蛋白质性质、功能的关系有着至关... 详细信息

功能相似的蛋白质分子具有相似的空间结构,而结构上局部的差异可能会导致其性质的不同,如:蛋白质的热稳定性、亲水性、疏水性、耐酸性、耐碱性等。残基相互作用网络对于从系统角度研究蛋白质空间结构和蛋白质性质、功能的关系有着至关重要的作用。而残基相互作用网络比对对于研究蛋白质的分子基础和空间结构非常重要,是探究蛋白质空间结构与蛋白质性质、功能异同关系的有效方法。因此,将蛋白质的三维结构编码为残基相互作用网络,对网络进行比对,是从系统角度分析蛋白质功能与结构及序列的关系的有效途径。目前,还没有针对残基相互作用网络的比对算法,一般采用蛋白质-蛋白质相互作用网络比对算法对残基相互作用网络进行比对,这就忽视了氨基酸残基本身的信息。因此,在对蛋白质-蛋白质相互作用网络比对的各种算法分析的基础上,本文使用MAGNA拓扑网络比对算法的框架,基于BLOSUM矩阵的原理引入残基匹配度矩阵,并将该矩阵作为蛋白质的序列信息引入到算法的优化函数中,提出了针对残基相互作用网络比对的SI-MAGNA算法。为研究残基相互作用网络比对和影响蛋白质耐热性的因素,本文首先选定7组耐热性差异的同源蛋白质对作为研究对象。为证实SI-MAGNA算法在残基相互作用网络比对方面的优越性,选择边正确性EC作为评价网络比对质量的标准。将SI-MAGNA算法与原MAGNA算法从算法迭代次数和边正确性EC两个角度进行比较和分析,证实了SI-MAGNA算法在残基相互作用网络比对中的稳定性和优越性。同时,将SI-MAGNA算法与其他能够用于残基相互作用网络比对的拓扑网络比对算法GRAAL、MI-GRAAL和GEDEVO相比较,并证实了SI-MAGNA算法在残基相互作用网络比对方面具有较好的效果。同时,使用SI-MAGNA算法对耐热性差异的抗冻蛋白质对进行比对,并简要分析两者耐热性差异的原因。从中我们发现9AME中独有的1个3-螺旋结构以及它与周围结构间的重要相互作用,可能是导致两者在稳定性和活性方面具有不同温度依赖性的原因。研究木聚糖酶的耐热机理能够提升工业生产效率和经济效益。本文使用提出的SI-MAGNA算法残基相互作用网络比对算法对来自嗜热子囊菌的耐热型木聚糖酶和来自变铅青链霉菌的常温型木聚糖酶进行网络比对,以探究影响两者结构稳定性和热稳定性的因素。通过比对结果分析:证实了(βα)-桶结构的低序列保守性及β折叠对结构稳定性的作用;发现了1E0W的loop区域中独有一个3-螺旋结构影响了结构稳定性;1TUX中的α’短螺旋结构和相对较短的βα-loop区域有助于提升其结构稳定性和酶的热稳定性;推测1TUX的βα-loop区域中独有的氢键转折结构和1E0W的loop区域中独有的2个β-桥结构可能引起空间结构的细微差异,从而影响酶的热稳定性。通过残基相互作用网络比对,能够从二级结构稳定性和loop区域的角度上证实和发现影响蛋白质结构稳定性和木聚糖酶耐热性的因素。

关键词：残基相互作用网络比对残基匹配度蛋白质耐热性木聚糖酶

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