摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-7页 |
第一章 绪论 | 第11-25页 |
1.1 蛋白质简述 | 第11-17页 |
1.1.1 蛋白质研究历史 | 第11-12页 |
1.1.2 蛋白质组成和结构层次 | 第12-15页 |
1.1.3 蛋白质数据库 | 第15-17页 |
1.2 蛋白质结构预测的方法和研究进展 | 第17-22页 |
1.2.1 不包含数据库信息的第一性原理 | 第18页 |
1.2.2 包含数据库信息的第一性原理 | 第18-21页 |
1.2.3 折叠识别和穿线方法 | 第21-22页 |
1.2.4 比较建模方法和序列比对的策略 | 第22页 |
1.3 研究内容和创新点 | 第22-24页 |
1.4 本文组织结构 | 第24-25页 |
第二章 膜蛋白 3D结构背景知识介绍 | 第25-37页 |
2.1 膜蛋白的特殊性及研究意义 | 第25-26页 |
2.2 膜蛋白的三维结构预测 | 第26-28页 |
2.2.1 从头建模 | 第26-27页 |
2.2.2 约束预测 | 第27-28页 |
2.2.3 同源建模 | 第28页 |
2.3 膜蛋白结构预测中几个概念 | 第28-32页 |
2.3.1 能量函数中能量项的计算方法 | 第28-29页 |
2.3.2 膜蛋白-膜蛋白结合位点 | 第29-30页 |
2.3.3 蛋白质的可接触性计算 | 第30-32页 |
2.4 蛋白质研究领域常用的机器学习算法 | 第32-34页 |
2.4.1 Ada Boost算法及其原理 | 第32-33页 |
2.4.2 支持向量机(SVM)算法及其原理 | 第33页 |
2.4.3 随机森林算法及其原理 | 第33-34页 |
2.5 模型评价指标 | 第34-37页 |
2.5.1 交叉验证 | 第34页 |
2.5.2 性能指标介绍 | 第34-37页 |
第三章 基于结构相似性的ALPHA-TMH可接触性的预测 | 第37-68页 |
3.1 背景及动机 | 第37-40页 |
3.2 数据集整理 | 第40-42页 |
3.2.1 基准数据集的构建 | 第40-42页 |
3.2.2 可接触性计算 | 第42页 |
3.3 基于机器学习的预测引擎 | 第42-47页 |
3.3.1 特征选取 | 第42-46页 |
3.3.2 用滑动窗口方法涵盖邻居信息 | 第46-47页 |
3.3.3 支持向量回归 | 第47页 |
3.4 基于结构相似性的预测 | 第47-50页 |
3.4.1 Mem Brain-Rasa预测系统 | 第49-50页 |
3.5 结果分析 | 第50-63页 |
3.5.1 结果评价标准 | 第50-51页 |
3.5.2 机器学习引擎的预测结果分析 | 第51-54页 |
3.5.3 基于同源的相似结构片段引擎的预测结果分析 | 第54-56页 |
3.5.4 共识模型有助于解决SVR中不平衡预测问题 | 第56-60页 |
3.5.5 Mem Brain-Rasa和现有方法的比较 | 第60-61页 |
3.5.6 案例分析 | 第61-63页 |
3.6 讨论 | 第63-65页 |
3.7 在线网站 | 第65-67页 |
3.8 本章小结 | 第67-68页 |
第四章 基于可接触性的ALPHA跨膜蛋白结合位点的预测 | 第68-87页 |
4.1 背景及动机 | 第68-70页 |
4.2 数据整理及数据定义 | 第70-71页 |
4.2.1 基准数据集整理 | 第70-71页 |
4.2.2 可接触性的计算 | 第71页 |
4.2.3 结合位点的定义 | 第71页 |
4.3 特征选取 | 第71-77页 |
4.3.1 位置特异性打分矩阵 | 第72页 |
4.3.2 保守分数 | 第72-73页 |
4.3.3 Z坐标 | 第73-74页 |
4.3.4 二级结构 | 第74页 |
4.3.5 代表性的物理参数 | 第74-76页 |
4.3.6 序列长度 | 第76-77页 |
4.3.7 用滑动窗口方法涵盖邻居信息 | 第77页 |
4.4 方法和预测流程 | 第77-83页 |
4.4.1 支持向量机 | 第77-78页 |
4.4.2 Alpha螺旋跨膜蛋白可接触性的预测 | 第78-79页 |
4.4.3 随机下采样法平衡数据集 | 第79-80页 |
4.4.4 两种方法预测膜蛋白结合位点 | 第80-83页 |
4.5 结果分析 | 第83-86页 |
4.5.1 膜蛋白可接触性结果分析 | 第83页 |
4.5.2 不同的输入特征对结合位点的影响 | 第83-84页 |
4.5.3 和其他方法的对比 | 第84-86页 |
4.6 本章小结 | 第86-87页 |
第五章 总结与展望 | 第87-89页 |
5.1 总结 | 第87页 |
5.2 展望 | 第87-89页 |
附录A 缩写对照表 | 第89-91页 |
参考文献 | 第91-96页 |
致谢 | 第96-97页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第97-99页 |