一种预测蛋白质结构型的新方法

基于蛋白质的结构类型决定于它的二级结构序列的概念 ,将蛋白质的二级结构含量和二级结构序列参数 Nα,Nβ,Nβαβ结合起来构成离散源 ,分别计算四种结构类型的标准离散量 D( Xα) ,D( Xβ) ,D( Xα/β) ,D( Xα β) ,利用离散增量的概念 ,蛋白质的结构类型是由这个蛋白质的离散量 D( X)与四个标准离散量之间离散增量的最小值所决定的 .因此 ,对标准集中 35 9个蛋白的结构型进行检测并对检验集中 1 1 7个蛋白质进行结构预测 ,标准集的准确率为 87% ,检验集的预测准确率为 88%     

基于氨基酸亲疏水分布的最小离散增量方法识别蛋白质超家族

摆脱目前常用的基于特征模体来识别超家族的方法,引入单个氨基酸的物理化学性质(亲疏水性质)及其在氨基酸序列中的分布特征参数(分段的方法),利用最小离散增量算法对属于同一结构类的不同超家族进行了识别,总预测成功率令人满意.选取了全α类、全β类、α β类、α/β类中的各4个超家族分别进行了识别.对全α类的4个超家族,se lf-cons istency检验和jack-kn ife检验可达83.0%,81.2%;对全β类的4个超家族,两种检验均为80.9%;对α β类的4个超家族,两种检验总成功率最高分别为88.6%,88.0%;识别α/β类的4个超家族时两种检验的结果分别为69.3%和67.6%.     

小鼠蛋白质亚细胞定位预测

在构建小鼠蛋白质亚细胞定位和小鼠跨膜蛋白类型数据库的基础上,利用离散增量结合协变判别函数分别对小鼠蛋白质亚细胞定位和小鼠跨膜蛋白类型进行了预测.对小鼠蛋白质亚细胞定位数据库,Self-consistency检验和Jackknife检验预测成功率分别达到99.0%和75.6%;对小鼠跨膜蛋白类型数据库,Self-consistency检验和Jackknife检验预测成功率分别达到85.6%和77.5%.     

蛋白质结构型预测的研究

以 nα、nβ、nβαβ、n4α、n4β等五个二级结构参数为基础 ,用离散增量研究了蛋白质的聚类和蛋白质的结构型预测 .α型 ,β型和 αβ型可以很好地分别聚在三个大支中 .蛋白质结构型预测总体预测正确率为 82 % ,用 Self-consistency和 Jake-knife这两种方法测试的结果没有明显的差别 .从结果可以看出利用蛋白质的二级结构参数能较好地体现出各种结构型蛋白质的特点 .     

用离散量预测拟南芥全基因组中内含子、外显子和基因间序列

将拟南芥基因组全序列，按内含子、外显子及基因间序列区分为三类．在统计分析的基础上，选取21种三联体的概率，作为信号参数，并以这些参数分别构建内含子、外显子和基因间序列的离散源，计算了离散量．某区间上任意一段序列的类型是由其离散量D(X)与同一区间上的三个标准离散量D(Xe)、D(Xi)和D(Xs)之间的离散增量的最小值决定的．由此实现了用离散量对三种核苷酸序列类型的预测，预测结果表明：标准集准确率达到84．26％，检验集达到84．64％．     

用离散量方法预测蛋白质亚细胞定位

根据蛋白质的亚细胞定位，将蛋白质分为四类，用离散量的数学理论，提出了预测蛋白质的亚细胞定位理论方法，利用蛋白质中氨基酸组分，通过计算离散增量和离散有限系数预测蛋白质的亚细胞定位，用self—consistency和Jackknife两种方法测试均获得较高的预测成功率。结果表明：蛋白质类中包含的蛋白质数越多，预测成功率越高。     

基于离散增量和协变判别函数识别蛋白质亚核定位

利用离散增量结合协变判别函数,选取氨基酸组份和N端氨基酸二肽组份为信息参数,对蛋白质亚核定位进行预测.在序列相似性小于等于25%时,406个单定位亚核蛋白Jackknife检验总预测成功率为75.9%,相关系数CC为0.644,把多定位亚核蛋白作为独立测试集,92个多定位亚核蛋白总预测成功率为78.3%.在序列相似性小于等于65%时,504个单定位亚核蛋白Jackknife检验总预测成功率为75.6%,相关系数CC为0.643,92个多定位亚核蛋白总预测成功率为80.4%.与 Lei等人利用Lei-SVM方法对该数据库预测结果相比,单定位亚核蛋白总预测成功率比Lei等人高9.1%,CC值比Lei等人高0.124,多定位亚核蛋白总预测成功率比Lei等人高15.2%.     

改进的离散增量算法预测27类折叠子的结构类型

蛋白质二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤,而折叠子识别和结构类型的准确预测则可以提高二级结构和三级结构预测的准确度.本文从蛋白质的一级序列出发,提出了一种改进的预测算法:以二肽组分、预测的二级结构信息、伪氨基酸组分和位置权重矩阵打分值等特征分别作为参数,输入离散增量算法的单分类器中,通过加权融合单分类器的计算结果,对27类折叠子的结构类型进行了预测,取得了较好的预测结果.     

新型Vip3-like蛋白的从头预测建模及其结构域分析

Vip3-like蛋白对小菜蛾等鳞翅目昆虫有杀虫活性,是苏云金芽孢杆菌营养期杀虫蛋白Vip3的同源蛋白.为建立Vip3-like三维结构的理论模型并对其结构域进行生物信息学分析,选择从头预测的方法对Vip3-like蛋白三维结构的理论模型进行预测分析.分析结果表明,Vip3-like蛋白由1个Vip3A-N超家族结构域和3个糖类结合结构域组成.与模式蛋白Vip3Aa相比,Vip3-like是一种分子量更大的蛋白质,且2种蛋白的表面静电势分布也存在差异.其Vip3A-N结构域仅由α螺旋和无规则卷曲组成,没有发现β折叠.3个糖类结合结构域主要由无规则卷曲和β折叠组成,仅存在1个α螺旋结构.结构域分析预示无规则卷曲和β折叠可能在Vip3-like和受体结合的过程中扮演着重要角色.通过比较分析,发现Vip3Aa和Vip3-like蛋白在三级结构上存在较大差异,仅仅在局部结构存在一定的相似性,Vip3-like可能并不属于Vip3Aa类蛋白家族而属于一种全新的Bt营养期杀虫蛋白质.     

模式生物基因序列的识别

真核生物的全基因组序列可分为三种:外显子、内含子和基因间序列.基于剪切位点附近序列的保守性,序列的组分特征和编码序列阅读框存在三周期性,三种序列的标准离散源由序列上64个三联体的概率和5′端与3′尾剪切位点附近(共30位点)上4个碱基的概率,共184个参数构成.某条序列的类型就可以由该序列的离散量与上面三个标准离散源的离散量之间的离散增量最小值决定.当标准离散源具有184个信息参数时预测率比64参数预测的成功率至少提高4.61%,前者的预测成功率依次如下:线虫88.37%,酵母菌90.72%,拟南芥91.08%,果蝇92.28%,大肠杆菌92.88%.对预测成功的和错误的两类序列进行比较,发现这些预测错误序列的184个参数值与其预测结果所属的那类序列本身的参数值十分类似.     

多样性指数分配的刀切估计及其应用

样地间多样性指数的差异显著性如何检验,C.R.Rao给出了一种APDIV方法,但在生态学的工作中,常常由于采样作不到个体随机而造成多样性指数及其分配的估计有偏,本文给出一种可减少偏性的APDIV的刀切估计法,并报告应用于长白山土壤动物螨类分析的结果。     

预测线虫和酵母基因组中内含子、外显子及基因间序列的离散增量方法

把基因组中的内含子、外显子和基因间序列分为三类序列，从这些序列中取64种三核苷的重复出现次数作为离散源的状态参数，计算三类序列的标准离散量，比较待测序列的离散量与三个标准离散量之间的离散增量值，由离散增量的最小值决定待测序列属于哪一类．本文用离散增量方法对线虫和酵母序列进行预测，结果表明，对酵母内含子预测的敏感性为81．5％，对外显子预测的敏感性为88．5％、特异性为99．6％，对基因间序列预测的敏感性为65．4％、特异性为87．5％；若以在相同长度区间的序列为标准离散源，预测相应长度区间的序列，对线虫内含子的预测的敏感性为82．2％、特异性为94．2％，对外显子预测的敏感性为91．1％、特异性为97．5％，对基因间序列预测的敏感性为78．8％。     

江汉平原南岳山森林公园植物多样性分析与空间结构特征

对南岳山森林公园15块典型样地进行了野外实地调查,运用重要值、Patrick指数、Simpson指数、Shannon-Wiener指数、Pielou指数等多样性指数和混交度、大小比数、角尺度、开敞度等林分空间结构参数,分析其植物多样性与空间结构特征.南岳山森林公园植物较丰富,样地共出现32种乔木植物,隶属于28属19科;乔木层中的构树Broussonetia papyrifera、青冈栎Cyclobalanopsis glauca在整个调查区占有明显优势,其重要值大于7.00%.在不同样地的各林层间的Patrick指数和Shannon-Wiener指数均为乔木层>灌木层>草本层,Simpson指数为草本层>灌木层>乔木层,Pielou指数为灌木层>乔木层>草本层;样地林分平均混交度为0.606 2,属中度混交范围,样地林分平均大小比数为0.461 3,属中庸等级,样地林分平均角尺度为0.537 2,属随机分布,聚集程度较低,样地林分的平均开敞度为0.168 7,林木生长空间处于严重不足状态.江汉平原南岳山森林公园的植物多样性较丰富,林木生长空间处于严重不足状态,应该采取补植、间伐相结合的措施,使森林公园生态效益能够可持续发展,通过分析其植物多样性以及空间结构特征,对以后公园的林分空间改造、植物绿化配置以及公园再造设计提供科学依据.     

Claisen-Schmidt反应合成的查耳酮类化合物及其生物活性研究进展

查耳酮类化合物是一类自然分布广泛、药理活性多样的重要物质,一直是化学及药物学家研究的热点之一.Claisen-Schmidt反应作为合成及修饰查耳酮小分子的主要方法被广泛运用,以简单的芳香醛和芳香酮缩合即可得到结构多样的查耳酮分子,该方法具有操作简便、反应条件温和等特点.以查耳酮活性为分类,综述了近年来以Claisen-Schmidt反应合成的查耳酮类化合物及其生物活性研究进展.整理了该类化合物抗癌、抗炎、抗菌、抗氧化等生物活性,并发掘提出了其生物活性构效关系,为后续查耳酮类化合物研究开发提供参考.     

鄂东大别山生物多样性研究

对鄂东大别山区的生物多样性进行了研究.目前已知该区有维管植物195科663属1 461种,占湖北省总种数的24.27%和全国总种数的5.25%,属国家特有、珍稀濒危或重点保护的植物有34种,有苔藓植物30科64属143种.已知该区有陆生脊椎动物26目65科208种,占湖北省总种数的31.04%和全国总种数的8.09%,其中有27种国家重点保护野生动物和61种湖北省级重点保护动物.该区自然植被类型有10个植被型,52个群系.该区不仅动植物区系成分多样性复杂,而且经济类型多样.     

有序样品聚类的全差异矩阵法

借助于任意两个样品之间的差异度和有序样品的全差异矩阵的概念，提出有序样品聚类的全差异矩阵法．聚类数和分割点可以容易地获得．通过例子说明了全差异矩阵法是简单、有效和准确的。