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Alpha螺旋跨膜蛋白3D结构中的残基可接触性预测研究

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

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