基于序列信息的融合多种特征参数方法预测膜蛋白类型

来源 :内蒙古工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:alexzhujun
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膜蛋白是生物膜实施功能的基本场所,很多膜蛋白是药物的重要靶标,绝大多数疾病都是由于某种特定的膜蛋白缺陷引起的。膜蛋白的异常与囊性纤维变性、癌症、甚至是老年痴呆症、帕金森氏症等都密切相关,因此膜蛋白功能的研究无疑对新型药物的开发、设计、筛选都起到非常重要的作用。膜蛋白的类型与其功能是密切相关的,如果知道膜蛋白的所属类型,就知道了它的功能,因此对膜蛋白类型的预测是研究其功能的重要手段。通过实验确定膜蛋白的类型费时、费力、费财,并且不能批量测定。因此在理论上发展一种即快又可靠的方法来预测膜蛋白的类型,让其更好的服务人类的生活是十分必要的。本文从蛋白质的氨基酸序列出发对膜蛋白的类型进行了预测,得到如下结论:  (1)根据每类膜蛋白的特点,将8种类型的膜蛋白序列进行等分处理,统计出每一个等分部分的氨基酸组分,采用离散增量算法,对8种类型的膜蛋白进行预测。  (2)将8类膜蛋白N端和C端进行氨基酸片段截取,运用位置矩阵打分算法对N端和C端等量的氨基酸残基片段进行打分处理,对8类膜蛋白的类型进行预测。  (3)将等分的20种氨基酸组分的离散增量值、位点氨基酸保守性的打分值、稀有模体频数、氨基酸物化特征的自交叉协方差值、二级结构频数值、超二级结构频数值以及复杂超二级结构频数值组合为特征参数,使用支持向量机(SVM)进行分类预测,获得了最佳预测结果,使用独立检验其预测总精度为93.9%。每一类膜蛋白的预测精度为:第一类膜蛋白:86.7%;第二类膜蛋白:50.0%;第三类膜蛋白:33.3%;第四类膜蛋白:66.7%;第五类膜蛋白(多通路跨膜蛋白):98.2%;第六类膜蛋白(脂链锚定膜蛋白):81.6%;第七类膜蛋白(GPI锚定膜蛋白):73.9%;第八类膜蛋白(外周膜蛋白):81.5%。
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