蛋白质系统突变分析及系综优化算法的计算机实现

蛋白质突变分析是研究蛋白质活性位点、蛋白质相互作用分析及蛋白质功能的重要手段,由于常规的实验方法费时费力,计算机模拟蛋白质位点系统突变,并对突变的效果作合理的评价就显得尤为重要.介绍了计算机模拟蛋白质位点系统突变的实现方法,利用系综优化算法对各突变体的自由能进行计算,并提出合理的评估标准.与现有的生物学实验结果相比较,计算机模拟计算的正确率为69.23%,假阳性率为30.77%.     

氨基酸的突变及其对蛋白质二级结构的影响

本文对43种蛋白质的肽链进行了统计分析,计算了相邻三个氨基酸的构象参数R_α、R_β、R_c,并将其分类;在此基础上提出了氨基酸的突变对蛋白质二级结构影响的规律。研究了细胞色素C可变氨基酸的突变(不同种属之间)、血红蛋白(人)的异常。给出了所有可能的中间氨基酸可突变为半胱氨酸的氨基酸三联体。     

基于改进的MIMLSVM预测蛋白质功能

针对MIMLSVM算法预测精度不高的问题,设计了一种新的基于改进MIMLSVM预测蛋白质功能模型.首先,采用改进的Hausdorff方法计算包之间的空间距离,并结合K-Medoids方法将MIML(多示例多标签)问题退化为多标签问题,以提高预测精度;然后,利用SVM算法将多标签问题转化为多个独立的二分类问题,结合蛋白质数据的特点,建立蛋白质功能预测模型,并利用粒子群算法优化模型参数;最后,通过对7种生物蛋白质功能预测的实验,证明所建模型的优越性.     

同源建模方法预测蛋白质突变结构的适用性分析

通过从Protein Data Bank(PDB)结构数据库中提取单氨基酸突变的晶体结构,构建了一组无冗余的测试数据集,对目前应用最广泛的两款同源建模预测软件(SWISS-MODEL和MODELLER)进行了测试分析,发现它们对蛋白质的整体结构预测效果良好,均方根偏差小于0.5埃(RMSD0.5),但在突变导致结构显著变化(RMSD1.5)的情况下却均不能得到准确结果.分类统计显示,发生在蛋白质结构内部和极性氨基酸之间的突变结构变化小,两款软件预测效果较好(RMSD1.0).突变导致结构显著变化的可能性不高(5%),但它对蛋白质功能的影响不可忽视,因此应用同源建模方法对于蛋白质突变的模拟并不完全适用,还需要开发新方法来提高准确性.     

基于概率积分法和ARMA模型的开采沉陷算法

工程地质条件复杂的采空区,采用概率积分法预测地表沉陷量时会出现较大偏差,因而提出概率积分法和ARMA模型相结合的采空区地表沉陷预测模型。模型将采空区地表沉陷分为两部分：受采空区影响的趋势项沉陷和受工程地质条件影响的突变项沉陷,利用平动法分离这两项沉陷量,然后分别采用概率积分法和ARMA模型对趋势项和突变项进行沉陷分析预测,两项之和为采空区最终沉陷预测结果。采用该模型对湖南省冷水江宝大兴矿区采空区地表沉陷预测,预测结果较好地反映出复杂工程地质条件作用下采空区地表沉陷的变化发展趋势,通过对监测值、概率积分法预测值和新模型预测值进行对比,新模型预测精度较高,与监测值相吻合,在相似的复杂条件下具有较高的可行性。     

计算变异学创立背景及其用途

为了克服生物信息学和计算生物学中字母或数字不受序列长度、氨基酸组成和位置、相邻氨基酸影响的缺陷,根据自然界普遍存在的随机性原理,创立计算变异学。计算变异学用氨基酸对可预测性、氨基酸分布概率和变异概率3种方法量化整个蛋白质及每个氨基酸,用活的、动态的测量指标量化分析蛋白质。计算变异学方法可以应用于研究蛋白质进化、遗传病定量诊断,分析蛋白质结构与功能、药物设计和病毒变异预测等领域。     

衣壳蛋白缺失突变对登革病毒致病性及免疫原性的影响

在登革2型病毒中国分离株(DEN2—43)的感染性全长cDNA克隆的基础之上,利用融合PCR技术构建衣壳蛋白基因缺失的全长cDNA．将其线性化并体外转录成RNA后,经电穿孔法导入宿主细胞获得缺失突变病毒,对其致病性和免疫原性进行了观察．结果显示,随着衣壳蛋白缺失氨基酸残基数目的增加,病毒在敏感细胞中的增殖能力逐渐减弱,而衣壳蛋白第3个α螺旋序列缺失的突变体则完全丧失感染性．突变病毒对乳鼠的致病性也随之减弱,缺失10个氨基酸残基使病毒几乎完全丧失乳鼠致病力．同时缺失突变病毒可诱导小鼠产生高水平IgG抗体．表明登革病毒衣壳蛋白具有功能灵活性,可作为减毒突变的靶位点．该结果为深入探讨登革病毒基因组结构与功能的关系及研制新型登革减毒疫苗奠定了基础．     

一种蛋白质结构同源建模的DNA算法

将一种新的智能计算方法——DNA计算引入到蛋白质结构预测中,试图建立当蛋白质结构与母板结构相似度比较低的情况下的蛋白质结构比较模型的DNA计算方法。将氨基酸序列中的一个残基的可能构型映射为一段DNA序列,将一个蛋白质结构预测问题转化成一个边赋权的图的最大权团问题,结合最大权团问题的DNA计算模型,建立蛋白质预测问题的DNA算法,并通过仿真实验说明了算法的有效性。     

基于RS-CPM模型的边坡失稳灾害预测及应用

提出基于粗糙集的边坡失稳灾害突变级数预测模型,选取介质容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡坡高、孔隙压力比共6个预测指标,运用粗糙集理论进行属性约简和属性重要性排序,在此基础上开展突变级数的指标浓缩,从而实现对边坡失稳灾害的预测.研究结果表明:该模型计算输出的各种指标预测值与实际值较吻合,预测精度较高,可在实际工程中应用;这种方法克服了突变级数法难以判定属性重要度的缺点,计算简便,可操作性强,为公路边坡风险提供了一种可行的预测方法.     

氨基酸编码方式对SVM预测蛋白质二级结构的影响

为研究蛋白质二级结构预测时采用哪种氨基酸编码方式具有更好的预测精度,使用正交编码、5位编码、Codon编码（2种）和Profile编码等5种不同的氨基酸编码方式,并用SVM（支持向量机）进行蛋白质二级结构预测.实验结果表明,经过多重序列比对,包含更多生物进化信息的Profile编码方式的预测精度比起其他4种编码方式高出19.4%～23.9%.     

结合树形概率和双向长短期记忆的渐步性句法分析方法

为有效解决数据的稀疏性问题,并考虑句法预测的内在层次性,提出了一个基于双向长短时记忆(bidirectional long short term memory,BLSTM)神经网络模型的渐步性句法分析模型.该模型将树形概率计算方法应用到对句法标签分类的研究中,利用句法结构和标签之间的层次关系,提出一种从句法结构到句法标签的渐步性句法分析方法,再使用句法分析树来生成句法标签的特征表示,并输入到BLSTM神经网络模型里进行句法标签的分类.在清华大学语义依存语料库上进行实验的结果表明,与链式概率计算方法以及其他依存句法分析器比较,依存准确率提升了0～1个百分点,表明新方法是可行、有效的.     

基于突变理论的边坡监测预警概率性模型研究

为解决边坡系统演化过程中不确定因素的影响,得到非确定性的边坡预警结果。结合突变理论与广义胞映射理论提出了一种边坡监测预警概率性模型。该模型采用尖点突变理论识别边坡稳定状态;将边坡稳定性演化结果视为随机事件,基于广义胞映射理论计算滑坡在某一时刻准时发生、提前发生、滞后发生、滑坡不发生的概率,从而实现边坡概率性预警。利用该模型计算了某黄土区工程边坡在某时刻发生失稳的概率为100%,且滞后发生的概率为83.8%,判定边坡系统突变会在该时刻之后发生,预警结果与实际情况一致,验证了该模型的有效性。与传统模型相比,概率性预警模型可提供更丰富合理的信息,有助于提升监测预警的准确率,为边坡监测预警研究提供了一种新思路。     

基于多标签分类的高血压合并症预测模型

合并症预测是典型的多标签分类问题,有效利用标签之间的相关性是提高多标签分类模型精度的关键.针对该问题提出了高血压患者常见合并症的预测模型AR-MLKNN(multi-label k-nearest neighbor based on association rules),首先从不同语义空间的临床概念中构建了患者特征表示,然后通过疾病标签关联信息量化合并症并发关系,并基于样本k邻城内标签的概率分布以后验概率的方式计算样本对每个疾病标签的隶属概率.利用合并症并发关系和疾病标签隶属概率映射形成合并症风险矩阵,基于合并症风险值,根据最小化分类损失的原则动态调整分类阈值以获取最优分类结果.实验结果表明该模型可以对高血压合并症进行较为准确的预测,F1-score达到82％,相较于常规的ML-KNN(multi-label k-nearest neighbor)模型提高了8％,在临床辅助决策领域具有一定的应用价值.     

PPE/TAIC体系的相行为和固化动力学特征

分析了聚苯醚（PPE）／三烯丙基异氰酸酯（TAIC）体系的相图．结果表明,PPE／TAIC体系具有最高上临界温度行为,在所研究的范围内,相分离是完全可逆的．玻璃化转变温度（Tg）线和浊点曲线在PPE含量约为60％（质量分数,下同）时相交,当PPE含量小于60％时,PPE／TAIC体系的玻璃化温度约为323K;当PPE含量大于60％时,在整个温度范围内,溶液是均匀的,不会出现相分离．根据原子力显微镜（AFM）实验及其推理,固化后的PPE／TAIC体系是通过反应诱发旋节线分离而产生相态的,它具有优异的耐化学药品性．采用红外（FTIR）和程序升温的微差扫描量热（DSC）法,研究了PPE／TAIC体系的固化反应和固化动力学特征．     

尖点突变模型在FRP约束混凝土柱变形中的应用

为进一步研究FRP(纤维增强复合材料)约束混凝土受压构件的变形性能以及对其有影响的参数,利用突变理论的特性和优点,对长期荷载作用下FRP约束混凝土受压构件的轴压比与其徐变终值的关系进行分析论证,建立了一个考虑徐变终值(S)、轴压比(N)和构件性质(R)的尖点突变模型,通过已有试验数据确定参数α,β,γ的值以及轴压比系数k.根据现有试验数据计算所得的F值与理论值比较接近.计算结果表明以尖点突变模型拟合S-N-R之间的关系与实际吻合良好,证明了此尖点突变模型的准确性较高.     

基于尖点突变模型的煤层底板突水 危险性评价

煤矿突水事故是制约煤炭开采的重要因素之一,准确预测煤矿突水对指导煤矿安全开采具有重要意义.煤层在开采后,当底板承受的水压超过自身强度时,会发生不连续突变,即煤层底板岩层失稳破坏形成底板突水,其破坏模式为一种突变现象,符合突变理论中的尖点突变理论的描述,利用突变模型对煤层底板突水进行预测具有可行性.本文结合典型工程案例,选取单位水压岩层底板厚度和底板导水因子作为控制变量,通过求解状态变量实现了煤层底板突水危险性评价,在此基础上,将基于突变模型的煤层底板突水危险性评价结果和传统突水系数法的评价结果进行了对比,证明了突变模型评价过程更加符合突水发生机理且评价结果更加准确.     

一种改进的基于PCR的建立饱和突变库的方法

定点饱和诱变技术一直以来被广泛应用于蛋白的定向进化和代谢途径的研究,然而建立偏爱性低的高质量饱和突变库一直面临着严峻挑战.提出一种改进的建立智能突变体文库的方法,选取柠檬烯环氧水解酶(LEH)为突变对象,摒弃传统的NNK/NNN密码子简并引物,采用半理性设计突变氨基酸的方法,将PCR反扩载体与T5介导的克隆方法联用,构建一个随机的四点组合突变体库,突变效率高达81. 25%.此外,突变库的偏爱性大大降低,突变氨基酸的分布趋于平均,表现出低测序倍数基础上的高覆盖率.因此该方法极大提高了突变库的质量,降低了筛选成本,为蛋白质工程和生物合成的研究提供了好的思路.     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

反式激活HIV-1 LTR的HHV-6基因片段B701的缺失研究

ＨＨＶ－６在体外可以激活ＨＩＶＬＴＲ引导的基因表达［１］，其基因组中一基因片段Ｂ７０１已被证明与这种激活作用有关［２］．Ｂ７０１编码１４３个氨基酸的蛋白质，可与ＨＨＶ－６基因组中其它基因片段协同作用提高对ＨＩＶＬＴＲ的激活效力．对Ｂ７０１进行缺失突变，得到突变体ＲＳＶ－Ｂ７０１－ｄ１（３′端缺失１８１个ｂｐ）、ＲＳＶ－Ｂ７０１－ｄ６（３′端缺失３５３个ｂｐ），将这两个缺失突变体分别与ＨＩＶ－Ｌｕｃ共转染受体细胞，通过ＬＵＣ活性分析发现，缺失突变体ｄ１、ｄ６不但仍具有激活能力，而且ｄ６的激活能力要远远大于ｄ１．二级结构预测初步揭示了Ｂ７０１对ＨＩＶ－ＬＴＲ的反式激活作用机制，为阐明ＨＨＶ－６基因产物与ＡＩＤＳ的病理关系提供了依据．     

鲁棒标签多伯努利机动目标跟踪算法

针对未知杂波和检测概率的跟踪环境下,标准的标签多伯努利(LMB)算法对机动目标跟踪性能较差等问题,提出鲁棒标签多伯努利机动目标跟踪算法(R-LMB).首先建立真实目标、杂波与检测概率的增广空间模型,然后结合多模型(MM)系统,推导出基于蒙特卡罗(SMC)实现的带有状态标签和LMB元素标签的预测与更新方程.研究结果表明:在杂波和检测概率先验未知的情况下,所提出的算法可实现对目标数和目标状态的准确估计,同时在低检测概率和高杂波强度环境中仍可保证良好的多机动目标跟踪性能.