【摘 要】
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Argonaute（Ago）蛋白在生物体中广泛表达。真核Ago蛋白是RNA干扰通路中的关键蛋白,调节基因表达;原核Ago蛋白是细菌抵抗侵入性遗传元件的防御系统,具有成为基因编辑工具的潜力。近年来生物信息学发展迅速,目前生物学研究逐渐由传统生物学湿实验过渡到实验与生物信息学结合的研究模式。数据库与预测器是该领域两个重要的研究内容。在现有数据库中,还没有专门的Ago蛋白数据库,且公共数据库中的Ago蛋
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Argonaute（Ago）蛋白在生物体中广泛表达。真核Ago蛋白是RNA干扰通路中的关键蛋白,调节基因表达;原核Ago蛋白是细菌抵抗侵入性遗传元件的防御系统,具有成为基因编辑工具的潜力。近年来生物信息学发展迅速,目前生物学研究逐渐由传统生物学湿实验过渡到实验与生物信息学结合的研究模式。数据库与预测器是该领域两个重要的研究内容。在现有数据库中,还没有专门的Ago蛋白数据库,且公共数据库中的Ago蛋白数据存在收录不全、结构域注释不完整等问题。此外,蛋白数据库Uni Prot仅收录了极少数经人工审核的Ago蛋白,表明还有很多潜在Ago蛋白亟待被发现。随着大量组学数据的不断增加,迫切需要基于计算方法促进潜在Ago蛋白的发现。因此,本文进行了两方面的研究:第一,以Ago蛋白结构域信息作为关键信息构建Ago蛋白数据库AGODB（http://i.uestc.edu.cn/agodb/）,总计收录了1898条Ago蛋白。其中,1373个Ago蛋白拥有完整的结构域信息,512个Ago蛋白拥有部分结构域信息,13个Ago蛋白无结构域信息。AGODB的构建将促进Ago蛋白结构、功能与进化的研究,也为后续的数据挖掘工作提供了数据资源。第二,基于机器学习方法构建Ago蛋白预测器AGOPredict（http://i.uestc.edu.cn/agopredict/cgi-bin/AGOPredict.pl）。本文收集了233条非冗余的Ago蛋白和非Ago蛋白作为训练集,基于氨基酸组成和二肽组成进行特征提取,并进一步优化特征。经过多种机器学习方法的比较,最终选择支持向量机的方法构建分类模型。在十折交叉验证中,该模型获得了96.35%的准确度。AGOPredict是第一个基于机器学习算法预测Ago蛋白的计算模型,将有效促进新Ago蛋白的发现。
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