【摘 要】
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蛋白质二级结构预测研究是无模板三维空间构象研究的一个十分关键的子问题。二级结构预测的研究内容为根据给定氨基酸序列特征矩阵和相对应的二级结构,构建出一个可以将待测的氨基酸序列映射成二级结构的函数。在机器学习等算法和进化信息的推动下,预测精度在近些年来一直有着缓慢而稳定的提升。为了深入探讨深度学习在二级结构预测上的应用,并进一步提高二级结构预测的精确度,本论文分别构造了全一维卷积结构的预测模型,多尺度
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蛋白质二级结构预测研究是无模板三维空间构象研究的一个十分关键的子问题。二级结构预测的研究内容为根据给定氨基酸序列特征矩阵和相对应的二级结构,构建出一个可以将待测的氨基酸序列映射成二级结构的函数。在机器学习等算法和进化信息的推动下,预测精度在近些年来一直有着缓慢而稳定的提升。为了深入探讨深度学习在二级结构预测上的应用,并进一步提高二级结构预测的精确度,本论文分别构造了全一维卷积结构的预测模型,多尺度卷积结构的预测模型和条件生成对抗结构的预测模型。1)为了提高二级结构的预测准确度,本论文首先构造了一个全一维卷积结构的预测模型。蛋白质序列信息和特异性评分矩阵拼接起来以作为模型的输入张量在该模型中,该模型共有九个隐藏层,并以一维卷积运算作为基本运算单元。2)为了进一步改进模型结构和提高预测准确度,本论文在全一维卷积的基础上,引入多尺度卷积和通道注意力机制并进行了改进,构造了一个多尺度卷积结构的预测模型。该模型由多通道提取模块和分类模块两个主要组件构成:多通道提取模块用于提取原始输入序列矩阵的特征;分类模块用于分析提取到的特征并进行八态或三态分类。多尺度卷积和通道注意力机制的引入并改进很大程度上提高了模型的特征提取和函数拟合能力。3)在前两个模型的基础上,本论文将对抗博弈的思想引入到二级结构预测中,并构建了一个条件生成对抗结构的预测模型。其中,生成器的结构由多尺度卷积模块和一维卷积模块组成,用于二级结构的生成;判别器运用了序列残基判别的思想,用于判别二级结构的真伪。本文所提出的三个深度学习模型都取得了优异的蛋白质二级结构预测结果,其中,多尺度卷积结构的预测模型在四个基准数据集（Cull PDB,CB513,CASP10和CASP11）的测试结果最为出众,分别取得了74.2%,70.6%,74.9%,71.5%的八态预测精度和86.3%,84.7%,87.7%,84.8%的三态预测精度。实验结果表明,与其他方法相比,本文所提出的三个深度学习模型具有较大的竞争优势。
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