小波分析在膜蛋白跨膜螺旋区段预测中的应用研究

本文阐述了小波分析在在生物信息数据挖掘领域的应用,并以膜蛋白跨膜螺旋区段的预测为例说明了小波分析在此方面的应用优势。     

基于分类器集成的跨膜蛋白两亲螺旋区域位置预测

为提高跨膜蛋白两亲螺旋区域(Amphipathic helices,AHs)预测的精度,基于蛋白质位置特异性得分矩阵、二级结构以及疏水矩,提出了一种新的衡量两亲性的螺旋周期性(Helix periodicity,HP)特征;利用Mem Brain预测器滤除跨膜区域片段并使用下采样的方法,降低了AHs的搜索空间;在此基础上训练基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的集成分类器用于AHs预测。为了客观评价AHs的预测性能,首次构建了领域内较为完备可用的标准数据集。在此数据集上的实验结果表明所提方法优于其他AHs预测方法。     

南丰蜜橘β-萝卜素羟化酶的生物信息学分析

利用多种在线软件对本实验室克隆测序的南丰蜜橘(Citrus reticulata Blanco var.kinokuni(Tanaka)H.H.Hu)β-胡萝卜素羟化酶(chy,蛋白序列号CAL63739)的理化性质、亲水性、跨膜区及空间结构进行了预测.理化性质分析显示其含311个氨基酸分子量为34 785.4,pI值为9.03.该酶定位于类囊体膜上,TMpred跨膜分析显示它含有4个显著的跨膜螺旋区,这些区域与ProtScale预测的疏水区基本重叠.该酶二级结构以α-螺旋为主,且含多种磷酸化位点.结构域分析显示该酶含β-羟化酶家族的特征结构域PD095142(99～156aa)和PD011050(157～280aa).借助HHpred三级结构预测结果,分析了该酶的结构特征及可能的膜定位方式.本文为进一步研究该酶结构和功能的关系打下了基础.     

多特征融合提取算法结合支持向量机预测膜蛋白类型

针对膜蛋白分类预测问题,在氨基酸组分基础上引入氨基酸位置信息,计算多种氨基酸残基指数的相关系数并选择最优组合方式;融合2类特征信息对膜蛋白序列进行特征提取;采用支持向量机算法作为分类器,构建了一种新型膜蛋白分类模型,在自检验、Jackknife检验和独立测试集检验3种典型方式下,预测准确率分别为98.25%、88.10%和95.62%.结果表明,多特征融合能够有效提取膜蛋白序列的特征信息,与现有方法相比,该分类模型具有较高的分类预测成功率.     

白骨壤重金属耐受性相关基因AmNramp3的克隆与分析

白骨壤(Avicennia marina(Forsk.)Vierh.)作为红树林的先锋植物,广泛分布于我国南海沿岸,是一种研究红树植物重金属污染物耐受性分子机制很好的材料.以抑制消减杂交获得的白骨壤重金属耐受性相关基因AmNramp3片段为基础,设计基因特异性引物,利用cDNA末端快速扩增(RACE)技术克隆了其全长,长度为1 958bp;通过实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测了AmNramp3在重金属镉胁迫时白骨壤叶、茎和根中的表达情况,其表达量在叶中高于根和茎中,但在茎和根中有快速的响应.利用生物信息学方法预测并分析了该基因的开放阅读框,位置位于1~1 527bp,编码508个氨基酸;进而预测并分析了AmNramp3蛋白的结构,发现其氨基酸序列中不含有信号肽,说明其不是分泌蛋白;但其具有很复杂的跨膜结构,是一种跨膜蛋白.综上,AmNramp3基因编码一种跨膜蛋白,在重金属镉胁迫下表达量快速变化,可能与镉的跨膜运输密切相关,这为后续分析该基因发挥功能的分子机制奠定了基础.     

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%.     

鞘氨醇单胞菌中威兰胶合成关键基因welE和welC的生物信息学分析

为探究威兰胶合成途径中关键基因welE和welC的结构特性及功能,运用生物信息学手段分析了welE和welC基因的序列信息,预测了其编码蛋白的理化性质、跨膜区、信号肽、磷酸化修饰、结构域及高级结构等.研究结果表明,WelE蛋白是由234个氨基酸组成的稳定亲水性蛋白质,无跨膜结构和信号肽,存在20个磷酸化位点,含有一个BY-kinase结构域,说明WelE可能参与威兰胶的生产与转运,WelE二级结构主要由α-螺旋和无规则卷曲组成,三级结构呈"圆环状";WelC蛋白是由449个氨基酸组成的不稳定亲水性跨膜蛋白质,含有2个跨膜螺旋、无信号肽,存在39个磷酸化位点,含有一个Wzz结构域,这表明WelC可能与威兰胶链长调节有关,WelC二级结构以α-螺旋和无规则卷曲为主,三级结构呈"条状",这些结果为解析welE和welC基因的功能以及建立威兰胶代谢调控方法奠定了理论基础.     

抗鼠跨膜型TNF-α多克隆抗体设计和制备

目的:设计和制备区分鼠跨膜型肿瘤坏死因子-α(TNF-α)和分泌型TNF-α的多克隆抗体.方法:采用抗原肽预测软件对跨膜型TNF-α表位进行预测,合成跨膜型TNF-α24个氨基酸多肽,并与匙孔碱血蓝蛋白偶联,家兔皮背部多点注射,收集分离血清,采用酶联免疫吸附试验和流式细胞术鉴定其特异性.结果:制备出高效价的抗血清,该抗血清可特异性结合免疫原多肽,不与分泌型TNF-α发生交叉反应,流式细胞术显示该抗血清可与细胞系NIH 3T3表达的跨膜型TNF-α发生特异性结合.结论:成功制备了跨膜型TNF-α特异性多克隆抗体,为区分跨膜型TNF-α和分泌型TNF-α生物学作用提供了新工具.     

利用非线性降维方法预测膜蛋白类型

将氨基酸的组成含量以及它们之间的相关系数作为膜蛋白序列的特征向量,采用有监督的局部线性映射(SLLE)的方法对该向量进行降维,并使用最简单的欧氏距离分类器来预测膜蛋白类型．利用统计学中Self-consistency,Jackknife和Independent dataset 3种典型方法检验SLLE的降维结果,取得了明显的效果,试验结果表明,SLLE算法能够成功地预测膜蛋白数据类型。     

基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法

提出了一种新的基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法,该方法一方面采用统计学原理对目标对象本身的时序进行预测,另一方面通过神经网络解算相邻对象的空间影响,最后使用线性回归得到综合预测结果.采用该方法对某铁路直通区段2004年春运期间旅客总发送量进行预测,与不考虑空间影响的预测方法相比,预测精度有所改善.