【摘 要】
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蛋白质中存在的分子空腔对蛋白质的功能有极为重要的影响,因此对分子空腔的研究也是蛋白质结构与功能研究的重要组成成分。蛋白质中分子空腔的变化会给蛋白质的结构带来影响,蛋白质的功能又与蛋白质的结构息息相关。因此对分子空腔的变化模式以及影响其变化的因素的研究具有重要意义。本文根据分子空腔数据变化复杂、数据量大的特点,对分子空腔的表示形式,分子空腔间相似性比较方法进行探索。并基于此对分子空腔的变化模式进行了
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蛋白质中存在的分子空腔对蛋白质的功能有极为重要的影响,因此对分子空腔的研究也是蛋白质结构与功能研究的重要组成成分。蛋白质中分子空腔的变化会给蛋白质的结构带来影响,蛋白质的功能又与蛋白质的结构息息相关。因此对分子空腔的变化模式以及影响其变化的因素的研究具有重要意义。本文根据分子空腔数据变化复杂、数据量大的特点,对分子空腔的表示形式,分子空腔间相似性比较方法进行探索。并基于此对分子空腔的变化模式进行了分析,主要研究内容如下。首先,对分子空腔数据进行预处理,从原始分子空腔数据中提取出分子空腔序列。将存储在蛋白质分子数据中的分子空腔数据转化为能为计算机能易处理的分子空腔序列数据。这种表示法能够保留分子空腔的拓扑结构信息,而且能够便于对其进行对比分析等处理。其次,在分子空腔序列化表示方法的基础上,提出一种基于动态时间规整算法的分子空腔序列相似度计算算法,即DTW-CS算法。再次,参照自然语言处理中文本相似度的计算方法,提出一种基于word2vec模型的分子空腔向量化表示方法。在训练好的分子空腔向量化表示的基础上利用机器学习相关算法对分子空腔的变化进行深入的研究与分析。最后,在真实的数据集上进行实验验证。实验结果表明,本文方法所提出的方法有助于对分子空腔变化模式的分析。
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