一种基于GO分子功能信息的序列编码辅助预测亚细胞定位方法

亚细胞定位与蛋白质的功能紧密相关. 本研究提出了一种新的编码方式, 试图根据那些与亚细胞定位相关的蛋白质分子功能信息, 结合氨基酸二肽组成以提高亚细胞定位预测的性能. 结果显示, 在使用支持向量机和RH数据集的测试中, 该方法的预测精度有了显著的提高, 同时对于蛋白质序列N端的不准确性也具有一定的鲁棒性.     

Protein Subcellular Localization Prediction and Genomic Polymorphism Analysis of the SARS Coronavirus

Introduction In March 2003, a novel coronavirus (CoV) was dis-covered in association with the outbreak of severe acute respiratory syndrome (SARS)[1-3]. The complete genome sequence of several SARS-CoV isolates was soon determined and characterized[4,5]. Comparison of variant SARS-CoV genome sequences has identified certain genetic signatures that can be used to trace sources of infection[6]. Vaccines are now being devel-oped and molecular modeling has suggested that modi-fied rhinovir…     

模式识别方法预测蛋白质二级结构的研究

提出一种预测蛋白质二级结构的模式识别方法。该法首先对大量已知结构的蛋白质实验数据进行分析，找出鉴别蛋白质不同结构成分的有效信息，即设计分类器，然后实现对未知蛋白质二级结构的预测。用此方法对６４０个实验样本进行了研究，得到较高的预测精度，表明方法是有效的。还对实验结果进行了分析；讨论了有限样本对分类器性能的影响。     

遗传算法在蛋白质变异理论研究中的应用

应用遗传算涯对二维网格白模型进行蛋白质变异的模拟,研究了单突变和双突变对蛋白质折叠及结构稳定性的影响。发现在二维网格蛋白质模型中,内核疏水残基被非疏水残基替代的结果导致蛋白质的稳定性降低。     

Isomap在基因表达谱数据聚类分析中的应用

基因表达谱数据的聚类分析对于研究基因功能和基因调控机制有重要意义。基于非线性降维算法等容特征映射 ,提出了一种新的大规模基因表达谱数据聚类算法 ,该方法改进了样本向量之间的距离度量 ,用测地距离代替传统的欧式距离 ,有助于挖掘高维数据内在的几何结构。将该算法应用于两个公开的基因表达数据集 ,并用一种新的评价方法Normalized Cut将聚类结果与其他聚类方法的结果进行了比较。结果表明 ,该文的聚类算法优于其他聚类算法 ,聚类结果具有明显的生物学意义 ,并能对数据的类别数作出较好的预测和评估     

蛋白质中频繁发生的超二级结构模式

近年来,高分辨X射线衍射的蛋白构象分析表明,超二级结构的构象类型是有限的.本文对240个分辨率在0.25nm以上的较高精度蛋白结构中的超二级结构进行了系统分析,识别出频繁发生的超二级结构模式.最普遍发生的共11种超二级结构.依其在蛋白结构中的作用,它们属于4类.研究表明超二级结构模式与α螺旋和β折叠之间的连接短肽(Loop)的长度、与连接短肽残基的构象、与连接短肽所连接的二级结构元件的类型有关;同时     

锌指结构域序列的进化生成模拟——遗传算法在蛋白质结构研究中的应用

遗传算法(Genetic algorithms, GA)是具有高频率的搜索机制的算法.遗传算法不仅为蛋白质结构研究提供了一种全局自适应搜索算法,使能量最低状态(按热力学假说,蛋白质的天然状态的能量最低)的搜索更加方便,而且为我们提供了一种新的想法和研究思路.通过应用遗传算法对锌指结构域序列进行进化模拟,成功地从随机产生的氨基酸序列中,进化生成了一些潜在的锌指结构域序列,不仅在一定意义上证明了氨基酸序列起源的随机性,而且对遗传算法在大规模解空间的搜索能力进行了测试.     

蛋白质α螺旋和β折叠连接多肽的分类

α螺旋和β折叠连接多肽在蛋白结构中起着十分重要的作用。本文对２４０个分辨率在０．２５ｎｍ以上较高精度结构的蛋白中α螺旋和β折叠的连接多肽进行了分类研究。在杂乱无序的连接多肽中识别出普遍发生的类型，并对它们的特征进行了系统研究，分析了它们的结构作用。本文的结果，对蛋白质结构预测和结构比较模型有一定价值，对蛋白质工程定位诱变区规律的探索有一定意义。     

锌指结构域序列的进化生成模拟——遗传算法在蛋白质结构研究中的应用

<正> 遗传算法(Genetic algorithms, GA)是具有高频率的搜索机制的算法.遗传算法不仅为蛋白质结构研究提供了一种全局自适应搜索算法,使能量最低状态(按热力学假说,蛋白质的天然状态的能量最低)的搜索更加方便,而且为我们提供了一种新的想法和研究思路.通过应用遗传算法对锌指结构域序列进行进化模拟,成功地从随机产生的氨基酸序列中,进化生成了一些潜在的锌指结构域序列,不仅在一定意义上证明了氨基酸序列起源的随机性,而且对遗传算法在大规模解空间的搜索能力进行了测试.