【摘 要】
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细菌素在食品、制药工业中,具有重要研究及应用价值.传统寻找、筛选细菌素的方法费时费力.根据多肽的结构决定其性质的假设,利用数学模型能够高效的发掘细菌素.本研究建立细菌素信息数据库后,将细菌素蛋白质三级结构与氨基酸序列转化为空间结构与理化性质相关的数学描述符,并通过数据融合技术对经过筛选后的描述符进行整合.利用机器学习算法建立起抗菌活性与本文构建的描述符之间的数学模型,比较不同算法得到的结果.其中,
【机 构】
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东北农业大学生命学院哈尔滨 150030 东北农业大学食品学院哈尔滨 150030
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细菌素在食品、制药工业中,具有重要研究及应用价值.传统寻找、筛选细菌素的方法费时费力.根据多肽的结构决定其性质的假设,利用数学模型能够高效的发掘细菌素.本研究建立细菌素信息数据库后,将细菌素蛋白质三级结构与氨基酸序列转化为空间结构与理化性质相关的数学描述符,并通过数据融合技术对经过筛选后的描述符进行整合.利用机器学习算法建立起抗菌活性与本文构建的描述符之间的数学模型,比较不同算法得到的结果.其中,利用随机森林算法建立起的细菌素挖掘模型识别效果最好,准确率为0.9787,接收者操作特征曲线的AUC 值最高,为0.992.利用k 最近邻算法建立起的细菌素类别判定模型分类效果最好,准确率为0.9000.通过本研究建立的模型,从功能未知的蛋白质中筛选出8 种可能的细菌素并判定了类别,其中2 种具有抗菌功能.本研究建立了高效的细菌素发掘模型,并对进一步探索特定细菌素的作用机制指明了方向.
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