【摘 要】
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随着生物信息学的不断发展,蛋白质残基接触预测和蛋白质结构域预测的研究也越来越多,准确率也越来越高。蛋白质残基接触图包含了蛋白质二维结构和三维空间距离信息,是研究蛋白质三维结构的重要步骤。蛋白质结构域对于解析蛋白质结构和理解蛋白质进化与功能有很大的作用,预测蛋白质结构域是蛋白质结构预测的第一步。论文主要是利用蛋白质残基接触图对蛋白质结构域进行划分。首先改进了目前蛋白质残基接触预测最好的网络Respr
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随着生物信息学的不断发展,蛋白质残基接触预测和蛋白质结构域预测的研究也越来越多,准确率也越来越高。蛋白质残基接触图包含了蛋白质二维结构和三维空间距离信息,是研究蛋白质三维结构的重要步骤。蛋白质结构域对于解析蛋白质结构和理解蛋白质进化与功能有很大的作用,预测蛋白质结构域是蛋白质结构预测的第一步。论文主要是利用蛋白质残基接触图对蛋白质结构域进行划分。首先改进了目前蛋白质残基接触预测最好的网络Respre,主要是对Respre进行了网络压缩,然后将目前流行的多尺度信息捕捉方法用于Respre。根据蛋白质结构域的序列索引与蛋白质残基接触图的对应关系设计了两个目标检测的标签,引导框和对角框,用于划分蛋白质的连续结构域和不连续结构域。然后设计了目标检测网络的核心组件锚框,锚框的宽高比由蛋白质结构域的真实标签框聚类得到,面积则是根据目标检测网络输出层的理论感受野求得。为了能够将目标检测网络预测的标签框坐标转换成蛋白质序列索引,论文制定了一套规则来对目标检测网络输出的坐标进行矫正。最后使用并查集数据结构将图像坐标转换到生物蛋白质序列索引。论文是首个制定了目标检测预测蛋白质结构域方案的工作,介绍了如何从蛋白质序列数据预测蛋白质残基接触图,提出了如何根据蛋白质残基接触图使用目标检测预测蛋白质结构域。论文对Respre网络的改进提升了Respre预测蛋白质残基接触的性能。然后论文提出的基于目标检测预测蛋白质结构域的方法在CASP生物公开数据集上划分出的连续结构域和不连续结构域的准确率都要高于目前最好的方法Threadom。
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