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基于氨基酸分类的固有无序蛋白序列特征分析

德州学院学报 2014年第6期30卷 1-5页

作者：武恩斯于洋于家峰王吉华山东省功能大分子生物物理重点实验室德州学院生物物理研究所山东德州253023 德州学院物理与电子信息学院山东德州253023 山东师范大学生命科学学院济南250014

固有无序蛋白是一类缺乏稳定结构的特殊蛋白质,在生命活动中行使重要的生物学功能,与人类重大疾病密切相关.通过将混沌可视化模型及氨基酸分类应用于蛋白质序列分析中,系统研究固有无序蛋白序列的多聚体特征.结果表明,运用CGR方法可以... 详细信息

固有无序蛋白是一类缺乏稳定结构的特殊蛋白质,在生命活动中行使重要的生物学功能,与人类重大疾病密切相关.通过将混沌可视化模型及氨基酸分类应用于蛋白质序列分析中,系统研究固有无序蛋白序列的多聚体特征.结果表明,运用CGR方法可以直观分析固有无序蛋白序列相关信息,也可以定量描述相关序列特征.对固有无序蛋白二聚体氨基酸的具体研究表明,固有无序蛋白对二聚体氨基酸的使用具有明显偏好性,为今后蛋白序列多聚体特征研究提供良好的研究思路.

关键词：固有无序蛋白氨基酸分类序列分析

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基于概率转移矩阵的氨基酸连接偏好性研究

食品与生物技术学报 2012年第1期31卷 106-111页

作者：张堃唐旭清江南大学理学院江苏无锡214122

在Markov模型的基础上,提出了状态空间上合并映射的概念,以及合并过程下转移概率的计算方法。在已有氨基酸分类方法的基础上,结合Markov模型的概率转移矩阵,对氨基酸连接的偏好性进行了研究。结果表明:同一家族的蛋白质序列的氨基酸连... 详细信息

在Markov模型的基础上,提出了状态空间上合并映射的概念,以及合并过程下转移概率的计算方法。在已有氨基酸分类方法的基础上,结合Markov模型的概率转移矩阵,对氨基酸连接的偏好性进行了研究。结果表明:同一家族的蛋白质序列的氨基酸连接具有一定的偏好性,这种偏好性与氨基酸的分类有关,从而进一步说明了分类的科学性,同时这种偏好性对氨基酸序列的预测具有一定的作用。

关键词：氨基酸分类合并映射概率转移矩阵偏好性

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试论氨基酸分类的逻辑错误

湘南学院学报（医学版） 2008年第3期10卷 77-78页

作者：韩大良郭少三刘克清岳阳职业技术学院湖南岳阳414000

本文对本科、高职高专、中专等各医学院校使用的《生物化学》教材中氨基酸分类方法进行了探讨。

关键词：氨基酸分类生物化学逻辑错误

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基于关联规则挖掘的蛋白质相互作用的预测

上海大学学报（自然科学版） 2012年第3期18卷 265-270页

作者：林合同龚云路秦殿刚冯铁男王翼飞上海大学理学院上海200444

利用蛋白质的一级结构信息,采用三肽频数方法刻画蛋白质序列,将关联规则(association rule,AR)挖掘应用于蛋白质相互作用(protein-protein interactions,PPIs)的预测.计算结果表明,提出的方法在半胱氨酸不同分类的情况下都能够准确地预... 详细信息

利用蛋白质的一级结构信息,采用三肽频数方法刻画蛋白质序列,将关联规则(association rule,AR)挖掘应用于蛋白质相互作用(protein-protein interactions,PPIs)的预测.计算结果表明,提出的方法在半胱氨酸不同分类的情况下都能够准确地预测蛋白质相互作用.最后,比较半胱氨酸的不同分类对预测结果的影响.

关键词：关联规则挖掘蛋白质相互作用序列编码氨基酸分类

不同特征描述下H1N1病毒血凝素蛋白序列的比较分析

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生命科学研究 2016年第2期20卷 119-124页

作者：李巍巍李阳唐旭清江南大学理学院中国江苏无锡214122

在传统表征蛋白质序列的40维特征向量的基础上,依据氨基酸的种类与理化性质,将蛋白质序列40维向量分解为20维、4维和16维3种子特征向量描述。结合33条H1N1流感病毒血凝素(hemagglutinin,HA)蛋白质序列和统计学相关性分析理论,进行了蛋... 详细信息

在传统表征蛋白质序列的40维特征向量的基础上,依据氨基酸的种类与理化性质,将蛋白质序列40维向量分解为20维、4维和16维3种子特征向量描述。结合33条H1N1流感病毒血凝素(hemagglutinin,HA)蛋白质序列和统计学相关性分析理论,进行了蛋白质序列两两之间及每条病毒蛋白质序列对应的不同子特征向量之间的相关性分析,发现病毒蛋白质序列之间存在高度相关性,且每条病毒蛋白质序列对应的20维子特征向量与其他两种子特征向量之间均不显著相关,而4维与16维子特征向量之间显著相关。进一步依据不同的特征向量对33条HA蛋白质序列进行分类,研究发现依据40维特征向量与16维特征向量进行的分类结果高度一致。因此,在不影响表征病毒序列特性的前提下,对于已有的表征蛋白质序列的40维特征向量,可以用16维的特征向量进行代替,以减少计算复杂度。

关键词： H1N1流感病毒氨基酸分类特征向量相关性分析系统聚类

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亲和体蛋白聚类研究和信息库构建

亲和体蛋白聚类研究和信息库构建

作者：李敏华南理工大学

学位级别：硕士

亲和体蛋白是一类由58个氨基酸残基组成的具有高度亲和力的人工蛋白质分子,其第一和第二螺旋中的13个特定位点的氨基酸可被随机突变形成与任何靶分子结合的亲和体蛋白文库,理论上包含1320条氨基酸序列。亲和体蛋白在生物科学的许多领域... 详细信息

亲和体蛋白是一类由58个氨基酸残基组成的具有高度亲和力的人工蛋白质分子,其第一和第二螺旋中的13个特定位点的氨基酸可被随机突变形成与任何靶分子结合的亲和体蛋白文库,理论上包含1320条氨基酸序列。亲和体蛋白在生物科学的许多领域有广泛应用,如分子影像学、免疫治疗学、药物开发和临床治疗等领域。通过对亲和体蛋白文库的实验筛选,可得到与某一目标蛋白质特异结合的亲和体蛋白。然而,由于亲和体蛋白文库规模庞大,依靠生物实验的方法无法满足实际应用的需要,且费用高、耗时长。本文采用聚类分析的方法研究亲和体蛋白筛选问题,探索用计算方法研究亲和体蛋白的筛选,以此指导和加速实验筛选过程。本文提出结合氨基酸分类、蛋白质序列编码和聚类方法对亲和体蛋白进行不同粒度的分析。论文从数据集构建、序列编码、数据聚类、综合聚类分析,以及聚类效果评测几个方面开展研究。主要工作包括:(1)利用氨基酸的特定分类方法表示亲和体蛋白序列,构建不同的数据集,随着氨基酸分类的不断细化将序列逐层展开;(2)采用氨基酸指数、氨基酸疏水值和氨基酸组成三种编码方法对亲和体蛋白序列进行编码;(3)分别用五种不同的聚类算法,对各编码方法生成的数据集进行聚类分析;(4)实现一种综合聚类算法,对所有聚类结果进行综合集成;(5)以搜集到的通过实验筛选出的亲和体蛋白作为测试集,对聚类结果的有效性进行评测和分析,结果表明,当氨基酸分为四类以上时,能够与同一蛋白质相结合的亲和体蛋白基本上都被聚类到了同一类中。(6)对搜集到经实验筛选出的能与特定蛋白质结合的亲和体蛋白构建信息库,为亲和体蛋白研究提供平台。本文探索从亲和体蛋白序列出发,对其进行聚类分析,使得同一类中的亲和体蛋白具有相似的功能。结果表明该方法是可行的,聚类结果可用于指导实验室筛选,提高效率降低操作的盲目性。

关键词：亲和体蛋白聚类分析氨基酸分类综合聚类

基于大数据挖掘与可视化的HPV病毒基因组分析研究

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生殖医学杂志 2020年第10期29卷 1362-1368页

作者：陈翠霞曹宗富李天君于磊喻浴飞蔡瑞琨罗敏娜李乾沈玥陆超高华方马旭国家卫生健康委科学技术研究所北京100081 国家人类遗传资源中心北京102206

感染高危人乳头状瘤病毒(HPV)是宫颈癌发生的必要因素。目前宫颈癌治疗手段以毁损性手术为主,缺乏特效的阻断方法。临床检测仅覆盖23种亚型,占现存亚型10%,而且存在假阳性率和漏诊率问题。高通量测序技术产生的海量基因组大数据为HPV病... 详细信息

感染高危人乳头状瘤病毒(HPV)是宫颈癌发生的必要因素。目前宫颈癌治疗手段以毁损性手术为主,缺乏特效的阻断方法。临床检测仅覆盖23种亚型,占现存亚型10%,而且存在假阳性率和漏诊率问题。高通量测序技术产生的海量基因组大数据为HPV病毒的预防控制研究带来新契机。本文介绍一种易于使用的基于大数据挖掘技术的HPV病毒基因组分析与信息可视化流程框架。通过用比较基因组学分析方法构建的计算流程,实现了对HPV病毒基因组进行全基因组与关键核心基因组进化分析,并且可以对致病危险性较为明确毒株的关键核心基因氨基酸序列进行分类比较分析。通过对基因组大数据的有效挖掘分析,来探究HPV病毒基因组的核酸/氨基酸分子水平结构和氨基酸分类的偏好表达模式,与HPV病毒亚型分化和致病危险性的关系,为新发和未知的HPV病毒的快速确认提供必要的数据和证据支持,为临床宫颈癌的早期预防和诊断提供理论依据。

关键词： HPV病毒基因组大数据可视化系统进化氨基酸分类致病危险性

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基于粒度下的蛋白质序列的分析

基于粒度下的蛋白质序列的分析

作者：张堃江南大学

学位级别：硕士

蛋白质空间结构的所有信息均隐藏在蛋白质的线性结构里面,确切的说,均隐藏在氨基酸序列里面.于是研究蛋白质序列就成了生物信息学研究领域的一个关键问题.目前已经发现的构成蛋白质分子链上的氨基酸类型有20多种,直接研究蛋白质分子的... 详细信息

蛋白质空间结构的所有信息均隐藏在蛋白质的线性结构里面,确切的说,均隐藏在氨基酸序列里面.于是研究蛋白质序列就成了生物信息学研究领域的一个关键问题.目前已经发现的构成蛋白质分子链上的氨基酸类型有20多种,直接研究蛋白质分子的折叠问题有困难,用分类法研究蛋白质结构,已有多种尝试,三联子串（氨基酸）依据其物理和化学特征,或者是依据氨基酸的空间结构特征来进行的不同的分类方式,分类的依据和偏重不同,分类结果也不同.而这些分类事实上是一种状态合并的问题,即将具有一定关联的对象合并到一个类中,不同的分类对应着不同的粒度划分.在实际问题求解中,粒度划分是动态的,常用的氨基酸分类方法都是静态的. 本文在粒度观点之下,结合Markov模型和已有氨基酸分类,对氨基酸连接偏好性及蛋白质分类进行了一系列分析、研究. 首先本文在Markov模型的基础上,提出了状态空间上合并映射的概念,以及合并过程下转移概率的计算方法.在已有氨基酸分类的基础上,结合Markov模型的概率转移矩阵,对氨基酸连接的偏好性进行了研究.结果表明:同一家族的蛋白质序列的氨基酸连接具有一定的偏好性,这种偏好性与氨基酸的分类有关,从而进一步说明了分类的合理性,同时这种偏好性对氨基酸序列的预测具有一定的作用;其次木聚糖酶家族蛋白质序列的氨基酸连接偏好性的研究表明:对于该家族的蛋白质序列而言,将氨基酸分成四类来研究更能反映其规律.本文基于经典HP模型（即分四类的情况）,提出了一种新的蛋白质序列的比对方法,即蛋白质序列的矩阵图谱表达法（MGR）,并给出了两蛋白质序列之间的欧氏距离计算的方法.通过对木聚糖酶F/10和G/11两家族的蛋白质序列的相似性分析、研究表明:被划分为同一木聚糖酶家族的蛋白质序列之间的相似性更大,而且蛋白质序列的相似性程度与分子大小、结构和分子进化相关;最后基于距离结构聚类的算法对F/10和G/11两个家族的蛋白质序列进行了聚类分析,并确定了最佳的聚类方法.对F/10家族而言,分成三类的时候是最优的,对于G/11家族而言,分成五类是最优的.这为同一家族的蛋白质进行进一步分类分析提供了定量的依据. 本文在如下方面具有创新特色: （1）提出了Markov模型状态空间上合并映射的概念,以及合并过程下转移概率的计算方法,对氨基酸连接的偏好性进行了研究.为蛋白质序列预测提供了依据. （2）提出了一种新的蛋白质序列的比对方法,即蛋白质序列的矩阵图谱表达法（MGR）,并给出了两蛋白质序列之间的欧氏距离计算方法.同时对F/10和G/11两个家族的蛋白质序列进行了聚类分析.

关键词： Markov模型氨基酸分类合并映射偏好性木聚糖酶聚类分析

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基于蛋白质CGR的线粒体蛋白质序列比对

计算机工程与应用 2008年第13期44卷 50-53页

作者：张立婷管维红徐振源江南大学信息工程学院江苏无锡214122 江南大学理学院江苏无锡214122

利用蛋白质混沌游走表示法(PCGR)提出一种新的蛋白质序列比对方法。通过计算两序列之间的PCGR点距离,就可以找到所有的局部相似片断。根据氨基酸的化学物理性质把氨基酸分成4和7类,针对分类与无分类的各种情况进行蛋白质序列比对。为了... 详细信息

利用蛋白质混沌游走表示法(PCGR)提出一种新的蛋白质序列比对方法。通过计算两序列之间的PCGR点距离,就可以找到所有的局部相似片断。根据氨基酸的化学物理性质把氨基酸分成4和7类,针对分类与无分类的各种情况进行蛋白质序列比对。为了更直观地描述比对结果,采用点阵图来表示比对数据,不仅能显示两序列间所有相同片断,还可以体现出序列的相似性。

关键词：蛋白质混沌游走表示法蛋白质序列比对氨基酸分类