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。     

用离散量预测原核生物蛋白质的亚细胞位置

基于不同亚细胞位置中蛋白质的氨基酸组成及序列信息不同这一观点，以单个氨基酸含量及两两组合氨基酸含量为信息构成离散源，分别计算了原核生物蛋白质三类亚细胞位置的标准离散量D(Z)，D(Xp)，D(Xc)．利用离散增量的概念预测蛋白质的亚细胞位置，它是由这个蛋白质的离散量D(X)与三个标准离散量D(Xc)，D(Xp)，D(Xc)之间离散增量的最小值所决定的．采用Self—consistency检验和Jack—knife检验方法，给出了选择五组不同信息作为离散源中参数时的预测结果．与现有的方法比较，发现用Jack—knife检验法预测extracellular类蛋白质时，给出的离散量方法能够给出最好的预测性能，结果也表明提取更多有效的序列信息是提高预测精度的关键．     

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%.     

用离散量方法预测细胞凋亡蛋白的亚细胞位置

细胞凋亡蛋白的亚细胞位置与它的功能紧密相联．基于一个凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点，提出了一种新的预测凋亡蛋白亚细胞位置的算法——离散量方法．计算了蛋白质一级序列中紧邻残基对的出现个数，作为离散源中的参数，利用离散增量极小化对四类凋亡蛋白进行定位预测．采用Zhou和Doctor使用的数据库，通过Re-sub-stitution检验和Jack-knife检验方法，离散量方法比他们使用的协变判别式算法总体预测成功率分别高1．0％和12．2％；采用我们自己整理的扩大以后的数据库，通过Re-substitution检验和Jack-knife检验方法，总体预测成功率分别为88．1％和78．1％．     

蛋白质亚细胞定位预测研究进展

蛋白质的功能与其在细胞中的定位有着密切的联系,新合成的蛋白质必须处于适当的亚细胞位置才能正确的行使其功能．预测蛋白质的亚细胞定位,在确定一个未知蛋白质的功能,了解蛋白质相互作用等方面有着重要的意义．机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中扮演着一个重要的角色．笔者从数据集的构建、蛋白质序列特征提取方法、蛋白质亚细胞定位预测算法以及预测算法的性能评估等四方面总结了过去十几年间机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中的应用情况,系统阐述了蛋白质亚细胞定位预测研究的进展．     

基于SOM算法的蛋白质亚细胞位置预测

由于蛋白质的功能与亚细胞位置有关,可以通过预测蛋白质的亚细胞位置来推断蛋白质分子的功能.首先介绍了SOM模型和Batch-Type SOM模型,并用这两个模型分别预测了蛋白质的亚细胞位置,结果表明,使用SOM模型和Batch-Type SOM模型均可以比较准确地预测蛋白质的亚细胞位置;Batch-Type SOM模型在保持预测准确率的同时还可以减少预测的时间.     

蛋白质亚细胞定位的序列分析

对SWISSPROT(2002年)数据库中经过筛选得到的12类亚细胞序列的氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率进行统计和比较,结果表明,除个别类之间氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率比较接近外,在大多数类之间氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率是有明显区别的.     

基于SVM的革兰氏阴性菌分泌系统蛋白识别方法

本文提出了一种基于SVM快速识别革兰氏阴性菌分泌系统蛋白的方法.该方法以氨基酸组成和位置特异性得分矩阵为最优特征集,充分考虑了蛋白质的序列信息及进化信息.实验结果表明,本文提出的方法对革兰氏阴性菌分泌系统蛋白具有较好的预测性能,可作为细菌分泌系统研究的有益补充.     

一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法

设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预测精度.结合支持向量机分类器,该方法在病毒蛋白质独立测试集上进行了预测实验,测试结果表明,该方法能够有效地提高基准分类器的预测能力,性能优于现有的病毒蛋白质预测系统.     

基于概率神经网络的蛋白质亚细胞定位

文章通过对氨基酸词频的分析，应用概率神经网络来自动地进行蛋白质亚细胞定位．对于真核生物蛋白质的预测精度达到了82％。对于原核生物的预测精度则达到了92%．而且对于蛋白质序列N端缺失的情况有很好的鲁棒性．     

一种基于最优局部信息融合的蛋白质-亚细胞定位预测方法

 基于蛋白质的合成及分选机制,提出了一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法。先采用遍历搜索技术,找出各种亚细胞蛋白质序列分选信号和成熟蛋白质之间的最佳分割位点,把蛋白质序列分为两条子序列,计算这两条子序列中的氨基酸组份并将它们融合起来作为整条蛋白质序列的特征,然后构造用于识别每类蛋白质的最佳子分类器,再根据最大化原则组建集成分类器。在NNPSL数据集上,采用5重交叉验证方法对本文方法进行测试,原核和真核两个蛋白质序列子集分别取得94.1%和87.5%的总体预测精度。同时,此方法在一些蛋白质序列中找到的分割位点与真实生物现象相吻合,能为预测蛋白质序列的剪切位点提供参考信息。     

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…     

用于蛋白亚细胞定位研究的烟草愈伤组织培养条件优化

使用绿色荧光蛋白作为报告基因来研究目的蛋白的亚细胞定位得到广泛应用.使用稳定表达系统研究蛋白的亚细胞定位比较耗时,但可以先选择愈伤组织进行观察以确保构建的载体能够表达.优化了愈伤组织的培养条件,得到了质地疏松柔软的白色愈伤,不受叶绿体的荧光干扰,便于进行荧光观察.     

高亲和力钠离子依赖二羧酸转运蛋白基因的克隆、表达及亚细胞定位研究

为了研究高亲和力钠离子依赖二羧酸转运蛋白(high affinity sodium-dependent dicarboxylate transporter,SDCT2,NaDC3)的功能,从小鼠肾组织中克隆出了其cDNA基因,并对其结构特征、基因表达谱及细胞内定位情况进行了分析。结果显示NaDC3蛋白由600个氨基酸组成,同源性分析表明其氨基酸序列与大鼠及人NaDC3分别有97％和87％相同。二级结构分析显示,该蛋白有13个跨膜α-螺旋区。Northern杂交显示该基因可在肾、肝、脑、胎盘等多种组织中表达。激光共聚焦显微镜观察显示该蛋白定位于肾小管上皮细胞膜上。     

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%.