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小鼠蛋白质泛素化位点的预测及分析

中国科技论文 2017年第6期12卷 601-606页

作者：赵佳楠陈嘉婧杨世平张子丁中国农业大学生物学院北京100193

采用机器学习中的支持向量机方法开发了小鼠泛素化位点预测新工具UbiqSite。采用6种编码方式表征泛素化位点周围序列模式,5折交叉检验和独立测试方法用于评价预测模型的表现。通过比较,支持向量机对CKSAAP编码的特征构建出的模型具有较... 详细信息

采用机器学习中的支持向量机方法开发了小鼠泛素化位点预测新工具UbiqSite。采用6种编码方式表征泛素化位点周围序列模式,5折交叉检验和独立测试方法用于评价预测模型的表现。通过比较,支持向量机对CKSAAP编码的特征构建出的模型具有较好性能。独立测试结果显示,UbiqSite的Sn、Sp、Ac、MCC、AUC和AUC01值分别为0.682、0.795、0.739、0.480、0.758和0.019。此结果明显优于其他现有的预测模型。鉴于小鼠泛素化位点的预测精度较高,已具有实用价值,进一步构建了1个可供用户免费使用的网络服务器,网址为:http://***/ubiqsite/***。

关键词：生物信息学机器学习蛋白质翻译后修饰泛素化位点预测

基于深度学习的蛋白质泛素化位点预测方法研究

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基于深度学习的蛋白质泛素化位点预测方法研究

作者：黄启义北方民族大学

学位级别：硕士

蛋白质泛素化修饰是重要的蛋白质翻译后修饰之一,在细胞凋亡、转录调控、细胞疾病、DNA修复等基本反应中承担着非常重要的角色。高效而准确的识别泛素化位点对于研究蛋白质泛素化修饰问题具有非常重要的生物意义。传统的基于生物识别方... 详细信息

蛋白质泛素化修饰是重要的蛋白质翻译后修饰之一,在细胞凋亡、转录调控、细胞疾病、DNA修复等基本反应中承担着非常重要的角色。高效而准确的识别泛素化位点对于研究蛋白质泛素化修饰问题具有非常重要的生物意义。传统的基于生物识别方法需要研究人员在大量的蛋白质序列数据中进行生物实验验证,例如CHIP-CHIP分析法和质谱法等,这需要大量的时间和经济成本。而基于计算的识别方法,能够在大规模数据上进行高效而准确的预测泛素化位点,并且大多数基于计算的方法只需要蛋白质序列信息,识别更简便,因此,基于计算的方法应运而生。本文从蛋白质赖氨酸修饰数据库中获取泛素化位点序列数据集,使用生物信息学工具对序列进行预处理,得到正负样本集。结合one-of-key编码和氨基酸理化属性对序列数据进行编码。提出了一个基于深度学习的预测模型,该模型主要有两个模块组成,分别是注意力模块和胶囊网络模块。注意力模块可以选择性的关注序列中氨基酸的重要程度,胶囊网络模块能够反映神经网络内部特征的空间位置关系。因此,本文结合注意力机制的胶囊网络模型能编码蛋白质序列之间的依赖关系和捕获序列中重要的氨基酸特征。实验结果表明,该模型的准确率、特异性、灵敏度、AUC、和MCC值在大多数情况下优于其他现有的预测模型。

关键词：泛素化位点预测胶囊网络卷积神经网络特征向量

基于多模型深层结构的大规模蛋白质泛素化位点预测

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基于多模型深层结构的大规模蛋白质泛素化位点预测

作者：包玲玲东北师范大学

学位级别：硕士

蛋白质翻译后修饰是重要的化学修饰,而不仅仅是“装饰”,其通过蛋白质水解裂解或者将修饰基团添加到一个或多个氨基酸上以改变蛋白质的性质。在1975年,Goldstein等人最先发现了泛素,是一种约8.5千道尔顿的小蛋白质,由76个氨基酸组成。... 详细信息

蛋白质翻译后修饰是重要的化学修饰,而不仅仅是“装饰”,其通过蛋白质水解裂解或者将修饰基团添加到一个或多个氨基酸上以改变蛋白质的性质。在1975年,Goldstein等人最先发现了泛素,是一种约8.5千道尔顿的小蛋白质,由76个氨基酸组成。在蛋白质的特定赖氨酸上附着单泛素或聚泛素链是一种重要的翻译后修饰,即为泛素化。对蛋白质泛素化的研究和学习,将对细胞遗传信息的表达调控和多种疾病的理解有重要意义。现存的方法主要分为基于生物实验和基于计算方法。基于生物实验的有质谱法、CHIP-CHIP分析法等,这种传统的实验方法,耗费大量的时间和精力,同时在仪器的购买上,也是昂贵的。因此,基于计算的方法应运而生,可以很好的解决此类问题,也是现今比较热门的方法。主要以特征为核心,前期特征提取和选择的好坏严重影响了模型的性能,特征的缺失或冗余,都会导致结果的偏差和模型的判别能力,因此对人为筛选特征要求很高,而大量的生物特征,无法轻易的判断哪些特征或特征组合会对模型有帮助。基于此,深度学习渐渐引起人们的重视,其提供了多层神经网络和非线性映射操作以挖掘潜在的特征信息,特别是对于大规模的数据集,可以根据原始的数据模式,充分挖掘出潜在的特征信息。本文提出了多模型深层网络结构用于泛素化位点的预测。首先,采用蛋白质赖氨酸修饰数据库(PLMD)作为底层数据库,其涵盖了迄今为止最全的泛素化数据,本文从PLMD中选取全部蛋白质泛素化位点数据,并将数据划分成训练集、测试集和验证集,为了保证结果的准确性,训练集和测试集均采用随机划分的方法,而验证集是选取训练集的30%。接着,针对这个数据集并结合泛素化位点的特性,从三个方面分别提取了不同的数据模式,即蛋白质序列信息(One-ofkey),理化属性(Physico-chemical properties)和进化保守性信息(Position-specific scoring matrix),同时采用滑动窗口技术。然后,采用bootstrap策略用于解决正负样本极不平衡的问题,针对不同的数据模式,设计不同的网络结构,并分别训练好各自的网络模型。最后,将三个网络模型集成在一起,并进行最终的微调,用集成的模型做预测分析。实验结果表明,深度学习算法具有自学习能力,能学习出更有效的特征信息,最终的模型也表现的很优异。敏感性和特异性都得到了提高,最优的性能达到了正确率为66.43%,敏感性值为66.7%,特异性为66.4%,MCC的值为0.221。通过与其他算法比较,更加说明本文方法的有效性以及鲁棒性。

关键词：蛋白质翻译后修饰泛素化位点深度学习多模型网络

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基于蛋白质序列的泛素化位点预测研究进展

现代生物医学进展 2012年第18期12卷 3573-3576页

作者：何冰宋晓峰南京航空航天大学生物医学工程系江苏南京210016

泛素化是目前广受关注的一种翻译后修饰过程,对蛋白质降解、DNA修复等多种细胞过程都具有重要的调控作用。本文根据国内外蛋白质泛素化位点预测的研究,分析了预测泛素化位点的特征属性,总结了对这些特征进行优化的特征选择方法,并对预... 详细信息

泛素化是目前广受关注的一种翻译后修饰过程,对蛋白质降解、DNA修复等多种细胞过程都具有重要的调控作用。本文根据国内外蛋白质泛素化位点预测的研究,分析了预测泛素化位点的特征属性,总结了对这些特征进行优化的特征选择方法,并对预测过程中所使用的各种机器学习分类器进行了概述。

关键词：泛素化位点特征选择机器学习分类器

基于序列的人类蛋白质泛素化修饰位点计算分析

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基于序列的人类蛋白质泛素化修饰位点计算分析

作者：何冰南京航空航天大学

学位级别：硕士

蛋白质泛素化在真核细胞中作为一种重要的蛋白质翻译后修饰，调控着多种细胞过程，如蛋白质降解、信号传导、DNA修复等。已有研究表明蛋白质泛素化系统的异常与人类的许多疾病相关，因此深入理解蛋白质泛素化修饰过程，可能为多种疾病... 详细信息

蛋白质泛素化在真核细胞中作为一种重要的蛋白质翻译后修饰，调控着多种细胞过程，如蛋白质降解、信号传导、DNA修复等。已有研究表明蛋白质泛素化系统的异常与人类的许多疾病相关，因此深入理解蛋白质泛素化修饰过程，可能为多种疾病的治疗提供理论依据。在蛋白质泛素化修饰过程中，泛素分子主要是与靶蛋白的特定赖氨酸残基结合，这种特定赖氨酸残基称为泛素化修饰位点。对蛋白质的泛素化修饰位点进行识别，能有效的促进泛素化的调控作用和泛素系统的分子机制的全面理解。本文基于人类蛋白质序列特征对人类蛋白质泛素化修饰位点进行预测，具体研究工作如下：本文首先以高通量实验鉴定的人类蛋白质泛素化修饰位点为基础，基于蛋白质的序列特征、进化信息、物理化学特性、结构信息、其他翻译后修饰作用等信息，采用随机森林算法建立了人类蛋白质泛素化修饰位点预测模型。其预测性能分别达到敏感性63.60%、特异性66.29%、准确率64.95%、马氏相关系数值为0.299、均衡错误率是0.355。并将构建的模型和现有的泛素化修饰位点预测模型UbiPred、 UbPred和CKSAAP进行比较，结果显示本文模型得到的预测结果明显优于其他三种模型。其次本文重点对人类蛋白质泛素化修饰位点的预测结果进行讨论。分别对建立最优模型时采用的最佳滑动窗口长度和分类器选择进行了分析。同时我们还讨论了蛋白质的氨基酸含量、无序区域、磷酸化修饰、乙酰化修饰与泛素化修饰间的关系。为了研究人类不同亚细胞定位蛋白质的泛素化修饰机制是否存在差异，我们还提取出核蛋白和胞浆蛋白，对这两种蛋白质分别训练了模型，得出的预测结果与全部人类蛋白质的预测结果进行比较。最后我们利用现有的所有人类蛋白质泛素化修饰位点数据集，建立了哺乳动物蛋白质泛素化修饰位点数据库mUbiSiDa和人类蛋白质泛素化修饰位点预测工具PredHUbi。mUbiSiDa数据库中提供了一个用户友好的网站界面，可以实现浏览、检索和更新哺乳动物蛋白质泛素化修饰位点等功能。PredHUb可为通过试验方法鉴定泛素化修饰位点提供参考依据，用户可以直接在PredHUbi的预测页面中提交未知蛋白，从而获得蛋白质中潜在的泛素化修饰位点。

关键词：人类蛋白质泛素化位点序列特征随机森林支持向量机

泛素连接酶MuRF2修饰PPAR γ1位点的初步研究

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泛素连接酶MuRF2修饰PPAR γ1位点的初步研究

作者：范玉成宁夏医科大学

学位级别：硕士

目的初步研究泛素连接酶肌肉环指状蛋白2（Muscle ring finger protein2,MuRF2）泛素化修饰过氧化物酶体增殖物激活受体γ亚型1（Peroxisome proliferator-activated receptor gamma isoform 1,PPARγ1）的位点。方法利用文献中报到的... 详细信息

目的初步研究泛素连接酶肌肉环指状蛋白2（Muscle ring finger protein2,MuRF2）泛素化修饰过氧化物酶体增殖物激活受体γ亚型1（Peroxisome proliferator-activated receptor gamma isoform 1,PPARγ1）的位点。方法利用文献中报到的泛素位点预测软件UbiProber和UbiqSite对PPARγ1的泛素化位点（赖氨酸）进行预测;将获得支持向量机（Support Vector Machine,SVM）评分较高的位点进行点突变:赖氨酸（K）突变为精氨酸（R）,并构建PPARγ1野生型及位点突变型的过表达质粒,同时构建泛素（Ubiquitin,UBC）和MuRF2过表达质粒;将构建成功的PPARγ1野生型及位点突变型过表达质粒转染HEK 293T细胞,提取并纯化蛋白;以PPARγ1野生型及位点突变型纯化蛋白为基质,MuRF2为泛素连接酶构建体外泛素化反应体系,初步明确MuRF2泛素化修饰PPARγ1的位点;分别于HEK 293T细胞共转染MuRF2、UBC和PPARγ1野生型过表达质粒及MuRF2、UBC和PPARγ1位点突变型的过表达质粒,构建体内泛素化反应体系;通过半衰期实验比较PPARγ1野生型和位点突变型蛋白的半衰期,对泛素化实验获得的位点进行验证;通过RT-qPCR实验比较PPARγ1野生型和位点突变型对下游因子表达影响,进一步验证。结果（1）通过UbiProber（SVM＞0.8）和UbiqSite（SVM＞0.9）软件预测和SVM评分筛选,PPARγ1泛素化位点有:K68、K222、K228、K242和K356;将上述赖氨酸（K）突变为精氨酸（R）,经过DNA测序,成功构建PPARγ1 WT、PPARγ1 K68R、PPARγ1 K222R、PPARγ1 K228R、PPARγ1 K242R、PPARγ1 K356R和MuRF2、UBC过表达质粒。（2）WT、K68R、K222R、K228R、K242R、K356R过表达质粒成功转染HEK 293T细胞并获得纯化蛋白;以MuRF2为泛素连接酶构建的体外泛素化反应体系结果表明,较之于WT、K68R、K228R和K356R,K222R和K242R泛素化水平明显降低。（3）于HEK 293T细胞成功共转染MuRF2、UBC和WT过表达质粒及MuRF2、UBC和各位点突变型过表达质粒构建体内泛素化反应体系,结果表明,较之于WT、K68R、K228R、K242R和K356R,K222R泛素化水平明显降低。（4）半衰期实验显示,较之于WT,K222R蛋白泛素化水平明显降低,具有更长的半衰期。（5）RT-qPCR实验结果显示,较之于WT,K222R对下游因子PLIN2和CPT1B的表达产生显著影响,PLIN2和CPT1B的mRNA显著增加（P＜0.05）。结论通过构建泛素化反应体系,经过半衰期实验和RT-qPCR实验验证,我们初步研究发现K222是MuRF2泛素化修饰PPARγ1的位点。

关键词：泛素化泛素化位点 PPARγ1 MuRF2 DCM