信息分析中的化学计量学和生物信息学新方法研究

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在当今信息时代,信息科技的快速发展和广泛渗透已成为一个重要的时代特征。化学计量学和生物信息学作为化学、生物学、信息学、计算机科学、数学和物理学等多个领域的新兴交叉学科,其各种方法学已在后基因时代海量数据分析及其有用信息挖掘等方面展现出了强大的生命力,其研究内容几乎涉及到了信息的控制、检测、获取、分析、处理和应用等所有方面。尽管它们已为科研领域做出了巨大贡献,但信息科技的不断发展仍然要求科研工作者不断利用它们并研发新的研究方法和工具来处理和挖掘其中的有价值信息。本文主要针对化学和生物研究领域中的一些复杂信息,在化学计量学的小波变换(Wavelet Transform, WT)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和傅里叶变换(Fourier Transform, FT)等分析方法及生物信息学的分子对接(Dock)和分子动力学模拟(Molecular Dynamics, MD)等研究技术的基础上,对以下几方面内容进行了研究:1.抗生素分子与DNA的相互作用研究; 2.基于小波变换的频率分析方法在化学振荡信号和基因序列分析中的应用; 3. Wangzaozin A诱导癌细胞凋亡和其药理学蛋白靶标分析; 4.化学计量学方法在电化学信号分析中的应用。具体内容概括如下:1.抗生素分子与DNA的相互作用研究在支持向量机(SVM)方法的基础上建立了最优预测集支持向量机方法用来研究抗生素分子与DNA的相互作用。在抗生素分子与DNA相互作用的30种实验数据和24种结构量化参数的基础上,通过该方法预测了抗生素分子与DNA的相互作用模式并对影响抗生素分子与DNA相互作用的主要分子结构参数进行了分析。结果表明,抗生素分子的5种结构参数为影响抗生素分子与DNA相互作用模式的主要分子结构参数,通过它们建立的模型可以实现对抗生素分子与DNA相互作用模式的准确预测。这些可为抗生素分子基于结构的药物设计和筛选工作提供非常有价值的信息。2.基于小波变换的频率分析方法在化学振荡信号和基因序列分析中的应用利用基于小波变换(WT)的频率分析方法根据各自的频率特征对几种应用于分析检测的化学振荡体系进行了分类,并研究了该方法的最优频率获取条件。结果发现,根据它们各自的频率特征可将其分为三类:B-Z体系有三个频率组分,Cu(II)催化的体系有两个频率组分,P-O体系有一个频率组分。对于B-Z体系和Cu(II)催化的体系来说,多频特征使得它们在应用于分析检测时比P-O体系具有更高的分析灵敏度(如引起规则振荡体系和混乱体系的衰减周期、振荡幅度或振荡周期的更灵敏的变化),这使得它们在应用于分析检测时更为成功。这些研究有益于对其检测结果的分析工作。同时,通过将各种碱基组成的基因序列编码为数字信号,利用基于小波变换的频率分析方法对其信号频率进行了分析,结果显示,基于小波变换的频率分析方法可以作为一种特殊的基因序列外显子标记方法并可用于分析基因信号频率特征。3. Wangzaozin A诱导癌细胞凋亡和其药理学蛋白靶标分析通过生物信息学的分子对接技术、动力学模拟技术及生物学检测方法探寻了属于唇形科香茶菜属(Isodon)植物的C-20未氧化型对映-贝壳杉类化合物的Wangzaozin A的蛋白靶标,并通过台盼蓝拒染法(Typan Blue Exclusion)、胃癌SGC-7901细胞的Hoechst33258染色法和流式细胞仪方法研究了Wangzaozin A诱导癌细胞凋亡、抗细胞增殖和对人类胃癌细胞的致死效应。同时,研究结果得到了Wangzaozin A的理论最优蛋白靶标并分析了其可能的作用模式。4.化学计量学方法在电化学信号分析中的应用扫描电化学显微镜技术的电子转移理论可以通过标准化的探头电流和探头到界面/基底的距离计算出界面电子转移反应的速率常数。当归一化距离满足0 .1≤L≤1.5且? 2≤lgk≤3 (k=kfa/D, kf为多相反应的表观速率常数(cm/s),D为电活化粒种的扩散系数)条件时,界面反应动力学可以得到准确描述,误差不超过2%。然而,当L值较大时,模拟结果不能准确反应其界面反应动力学特征。本文在离散小波变换和傅里叶变换方法的基础上建立起最小平均细节离散小波变换方法和最优点数快速傅里叶变换方法对其理论拟合数据进行处理,旨在准确描述整个归一化距离L范围内的界面反应动力学。
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