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基于深度学习的蛋白质-ATP绑定位点预测研究

发布时间:2022-02-15 16:49
  ATP(三磷酸腺苷)是一种不可或缺的物质,可以为细胞提供能量从而保证了各种生物生命活动能够有序地进行。ATP与蛋白质的相互作用就是通过ATP与蛋白质上的ATP绑定位点结合实现的,蛋白质就是利用ATP所提供的动力去执行各种生物功能。因此能够准确地预测出蛋白质-ATP绑定位点对我们研究蛋白质的功能以及其他生物学领域都有着重大的意义。随着计算机学科的不断发展,深度学习逐渐走入人们的视线,并且成为了热门的领域,很多复杂的问题,都可以通过深度学习的方法得到解决。原始数据中存在许多我们无法察觉但是又十分重要的联系同时也会存在一些无用的信息,所以发现数据中内部关联,建立一种能够紧凑表达原始数据的形式这也对预测结果有一定的提升。我们运用卷积自编码器来提取数据中的重要关联,对数据进行新的紧凑表达。卷积神经网络由于它的良好性能,很多位点的预测问题都采用卷积神经网络来进行预测,在本文中我们采用融合多尺寸卷积核的卷积神经网络作为我们的分类器。本文建立了一个由自编码器和卷积神经网络构成的深度学习预测模型,这个预测模型在数据的输入形式上采用了二维数据的格式,经过这个深度学习的预测模型将会得到最终的类别标签。本文在... 

【文章来源】:东北师范大学吉林省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】:54 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于深度学习的蛋白质-ATP绑定位点预测研究


氨基酸的结构通式

化学结构式


绿色植物在进行呼吸作用时可以提供能量使得ATP的合成能够顺进行光合作用时,光能可以转化成合成 ATP 所需的能量。P 的 化 学 式 为 : O , 它 的 结 构 简 式(OH) ( H) ,从化学式中可以看出它是由五种化学元与细胞的生命活动,例如捕获、存储以及释放能量,并且在这些过程中的作用。ATP 与蛋白质的相互作用[13]就是通过 ATP 与蛋白质上的 ATP 现的,蛋白质—ATP 发生水解作用时释放化学能,蛋白质就是利用这种动力然后去执行各种生物功能。因此可以知道,ATP 与蛋白质残基结合体中的各种活动任务,所以对于蛋白质-ATP 绑定位点的预测研究对于的功能就显得十分重要。ATP 能够为新陈代谢提供能量,是这一生命活源提供者,因此 ATP 被称为参与细胞能量代谢和生命活动的“通用货脂肪自身分解提供能量给人体的时候,都需要在 ATP 中储存他们分解后再通过 ATP 高能磷酸键的水解释放能量,然后再被人体所利用。AT如下图所示:

结合状态,蛋白质


他们提取蛋白质序列的 PSSM 矩阵以及氨基酸的理化属作为预测器进行预测,这种方法取得了较好的结果。这个团队个叫做 ATPint[24]的预测平台。KeChen 等又在 2011 年时提出te[25],将预测的准确度又提升了一些。2013 年于东军的实验te 平台[26],利用图像思维以及新的预测方法,为研究该问题提出了不错的预测结果。图 1-3 展示的就是蛋白质—ATP 的结合状

【参考文献】:
期刊论文
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硕士论文
[1]RsmI和BACE1蛋白纯化及其晶体结构的研究[D]. 赵默晗.吉林农业大学 2014
[2]基于欠采样不均衡数据SVM算法与应用[D]. 张冬雪.哈尔滨工程大学 2013
[3]基于序列特征的蛋白质功能类预测方法研究[D]. 李希.湖南大学 2010
[4]人ATP结合盒超家族蛋白相互作用蛋白的规模化发掘[D]. 刘涛.第三军医大学 2006



本文编号:3626980

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