蛋白质结构预测方法研究
蛋白质结构和功能预测是后基因组时代的重要研究内容,它不仅需要生物学者为之奋斗,同时为数学、计算机科学、信息科学、物理学、系统科学和管理科学等学科提出了挑战.围绕这一主题,该文进行了一些研究和讨论.主要研究成果如下:1.利用氨基酸序列预测蛋白质结构可以归结为一个复杂系统的全局优化问题,建立一个合理的预测模型是关键性的第一步.预测模型的目标函数通常采用基于物理理论的经验势能函数或基于统计理论的平均势能函数.深入研究了这两类势能函数的特点,系统分析了一个具有综合特点的联合残基势能函数,建立了四个预测模型,目标函数分别包含...
蛋白质结构和功能预测是后基因组时代的重要研究内容,它不仅需要生物学者为之奋斗,同时为数学、计算机科学、信息科学、物理学、系统科学和管理科学等学科提出了挑战.围绕这一主题,该文进行了一些研究和讨论.主要研究成果如下:1.利用氨基酸序列预测蛋白质结构可以归结为一个复杂系统的全局优化问题,建立一个合理的预测模型是关键性的第一步.预测模型的目标函数通常采用基于物理理论的经验势能函数或基于统计理论的平均势能函数.深入研究了这两类势能函数的特点,系统分析了一个具有综合特点的联合残基势能函数,建立了四个预测模型,目标函数分别包含不同的能量项,可以分析比较它们对预测结果的影响.2.计算时间是蛋白质结构预测中的主要问题,在常规的最优构象搜索过程中,采用经典优化算法的能量极小化过程需耗用95﹪以上的计算时间.3.该文结合子序列分布和FDOD函数,给出了一种新的蛋白质结构类预测方法,和现有的预测方法相比,它考虑了氨基酸残基的排列顺序,从而显著提高了预测精度,与张春霆院士的最新结果相比,两类检验的总预测精度分别提高了3.3﹪和5.3﹪.4.该文构造了一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法,预测结果与支持向量机等方法预测结果进行了比较,对于真核生物蛋白质总预测精度比支持向量机方法得到的结果高2.6﹪,对于原核生物蛋白质预测结果基本一致.5.总结了不同氨基酸序列的特征描述方法,以FDOD函数作为判别函数,比较了其中几种描述方法对蛋白质结构类和亚细胞定位预测结果的影响.
展开
作者: 靳利霞
学科专业: 管理科学与工程
授予学位: 博士
学位授予单位: 大连理工大学
导师姓名: 唐焕文
学位年度: 2002
语 种: chi
分类号: Q516
在线出版日期: 2010年10月28日