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基于HMM方法的蛋白质局部片段结构属性的预测研究

摘要第5-8页
ABSTRACT第8-11页
目录第12-15页
第一章 绪论第15-29页
    1.1 课题研究的背景及意义第15-17页
    1.2 蛋白质结构预测的技术和方法概述第17-21页
        1.2.1 同源建模第18-19页
        1.2.2 线串法第19-20页
        1.2.3 从头预测第20-21页
    1.3 基于 HMM 的蛋白质结构预测研究综述第21-23页
    1.4 本文的研究工作及主要创新点第23-29页
第二章 蛋白质部分结构属性的建模第29-47页
    2.1 蛋白质结构介绍第29-32页
    2.2 蛋白质的部分结构属性第32-34页
        2.2.1 骨架扭转角 BTA第32-33页
        2.2.2 溶液可及区域表面 RSA第33-34页
    2.3 建模骨架扭转角为二变量余弦分布第34-36页
        2.3.1 骨架扭转角的 Ramachandran 图形表示第34-35页
        2.3.2 角度数据的二变量余弦分布第35-36页
    2.4 用于结构属性预测的 HMM 模型第36-47页
        2.4.1 HMM 模型基本原理第36-38页
        2.4.2 HMM 模型应用的相关算法第38-43页
        2.4.3 用于结构属性预测的 HMM 模型第43-45页
        2.4.4 相对熵的概念第45-47页
第三章 基于 HMM 方法的局部结构构象采样第47-67页
    3.1 引言第47-49页
    3.2 主链骨架角度建模和参数估计第49-53页
        3.2.1 骨架片段的构象角表示第49-50页
        3.2.2 双面角(Φ,ψ)的角度相关性的建模第50-51页
        3.2.3 双面角模型参数估计第51-53页
        3.2.4 扭转角对(Φ,ψ)的采样第53页
    3.3 蛋白质骨架片段的构象采样方法第53-58页
        3.3.1 隐马尔可夫模型描述第53-54页
        3.3.2 HMM 模型训练和参数估计第54-56页
        3.3.3 隐节点的回溯动态规划采样算法第56-57页
        3.3.4 骨架扭转角采样的实例第57-58页
    3.4 实例计算结果和讨论第58-65页
        3.4.1 构象角度(Φ,ψ)的对比第58-60页
        3.4.2 最优路径上的片段构象第60-61页
        3.4.3 不同输入条件下的片段基序构象采样第61-63页
        3.4.4 采样性能分析及与 Rosetta 的比较第63-65页
    3.5 小结第65-67页
第四章 蛋白质局部片段的识别定位与结构预测第67-81页
    4.1 引言第67-68页
    4.2 局部片段的识别定位与结构预测系统第68-69页
    4.3 定位基序片段的扫描程序第69-72页
    4.4 实例计算结果和讨论第72-78页
        4.4.1 局部基序片段的定位及其构象预测第72-74页
        4.4.2 基序片段的定位偏移误差第74-76页
        4.4.3 构象采样性能分析第76-78页
    4.5 小结第78-81页
第五章 预测蛋白质结构基序片段的两个局部属性:溶液可及区域与骨架扭转角第81-101页
    5.1 引言第81-82页
    5.2 改进的 HMM 模型及参数估计第82-88页
        5.2.1 改进的 HMM 模型描述第82-84页
        5.2.2 模型三个问题的推导与解决第84-87页
        5.2.3 改进模型参数估计的性能分析第87-88页
    5.3 同时预测结构属性 RSA 和 BTA第88-90页
    5.4 两种属性的预测结果和性能评价第90-96页
        5.4.1 性能评价参数第90-91页
        5.4.2 溶液可及区域 RSA 的真值预测第91-94页
        5.4.3 骨架扭转角 BTA 的真值预测第94-96页
    5.5 与 Real-SPINE 的预测性能比较第96-98页
    5.6 小结第98-101页
第六章 结论与展望第101-107页
    6.1 全文工作总结第101-103页
    6.2 研究展望第103-107页
参考文献第107-115页
致谢第115-117页
攻读博士学位期间已发表或录用的论文第117页

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