【摘 要】
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神经肽是神经元对适当刺激做出反应而释放的一类长度约5-50个氨基酸残基的活性肽,广泛地存在于中枢神经系统和外周神经系统中,在繁殖、代谢、感觉、记忆、学习等生命活动中起到重要的级联信号激活作用。神经肽来自于神经肽前体蛋白。神经肽前体蛋白由m RNA直接翻译而来,通常由一条信号肽、一个或若干个神经肽序列以及一些其他序列组成。神经肽前体序列经过蛋白酶水解作用和一系列翻译后修饰活动后产生一条或多条成熟的神
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神经肽是神经元对适当刺激做出反应而释放的一类长度约5-50个氨基酸残基的活性肽,广泛地存在于中枢神经系统和外周神经系统中,在繁殖、代谢、感觉、记忆、学习等生命活动中起到重要的级联信号激活作用。神经肽来自于神经肽前体蛋白。神经肽前体蛋白由m RNA直接翻译而来,通常由一条信号肽、一个或若干个神经肽序列以及一些其他序列组成。神经肽前体序列经过蛋白酶水解作用和一系列翻译后修饰活动后产生一条或多条成熟的神经肽。在蛋白质序列数量呈指数增长而已发现的神经肽种类有限的大背景下,准确识别神经肽前体序列及其剪切位点对神经科学尤其是神经肽研究的发展具有重要意义。然而现有的神经肽及神经肽前体研究方法主要依赖实验手段,如定点突变、动物实验等。这些方法不仅费时费力,而且发现的神经肽也不多。随着生物信息学的发展,越来越多的计算手段被广泛运用于生命科学研究中,如蛋白质结构建模、RNA相互作用、药物设计等多个领域,神经肽研究当然也不例外。本文应用支持向量机、随机森林等机器学习方法做了以下两个工作:第一,应用支持向量机,以伪氨基酸组分为特征,对从已发表文献中收集到的包含405条神经肽前体序列(作为正样本)405条与神经肽序列长度呈相同分布的非神经肽前体序列(作为负样本)的数据集进行模型构建和预测,该模型预测准确率达到87.14%,AUC为0.9391。第二,应用多种机器学习方法,如支持向量机、随机森林、K-近邻、神经网络等,以序列的氨基酸组分、分布、理化性质等作为特征,利用前一工作中收集到的神经肽前体序列,按照其在Uni Prot中的注释进行一系列数据处理,对得到的937条阳性数据和随机选择的具有相同序列长度和中央氨基酸的937条阴性数据进行模型构建和神经肽前体剪切位点预测工作。表现最好的模型是基于支持向量机并以增强氨基酸组分作为特征构建而来的,其预测准确率达到90.37%,AUC高达0.9576。我们针对该模型开发了一个预测工具Neuro CS。为了方便使用,该工具提供免费在线服务:http://i.uestc.edu.cn/Neuro CS/dist/index.html#/
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