基于T检验与支持向量机的蛋白质质谱数据分析

对蛋白质质谱数据进行模式识别成为癌症诊断的一种新方法,但质谱数据存在高维小样本问题,因而数据分析面临着巨大挑战.在对原始数据进行基线校正与标准化并用分箱法进行降维预处理的基础上,提出用T检验方法选取特征,对蛋白质质谱数据进行分析研究.实验对卵巢质谱数据集进行分类,用10-fold交叉验证法选择训练和测试样本,以支持向量...     

基于一种新型马尔科夫模型的预测蛋白质亚细胞位点的方法

亚细胞位点是蛋白质很重要的功能特征.找到一种有效的、可信度高的预测蛋白质位点的方法是很必要的.提出了一种基于马尔科夫模型的改进预测方法.首先,对于一条给定的蛋白质序列,通过计算在马尔科夫模型下20个氨基酸残基的状态转移矩阵,建立一个420维的特征向量,然后利用支持向量机进行训练和预测,最后夹克刀检验证实了该方法的预测精度与以前的马尔科夫模型相比得到了一定的提高.     

蛋白质功能预测的蚁群优化算法

预测蛋白质功能是后基因组时代最具挑战性的问题之一,在大规模数据下采用高性能的功能预测算法能够节省大量的实验时间和成本.利用基于蛋白质相互作用网络的全局优化模型,提出了蛋白质功能预测的蚁群优化算法,算法在考虑全局模型的同时还利用了网络的先验信息,提高了搜索效率,仿真结果表明,蚁群优化算法能够有效对蛋白质功能进行预测,并且对蛋白质相互作用网络中的假阳性、假阴性数据具有较高的容错能力.     

The effect of a secretion-enhanced heavy chain on improving intein-based dual-vector co-delivery of a full-length factor VIII gene

Treatment of hemophilia A by gene therapy is adversely affected by inefficient FVIII secretion and the large FVIII gene, which is difficult to package in the promising adeno-associated virus (AAV) vectors. Inhibited secretion of FVIII is caused mainly by inefficient secretion of its heavy chain. Previously, we have employed a protein splicing-based dual-vector to co-transfer a B-domain-deleted FVIII (BDD-FVIII) gene, suggesting that the light chain, covalently ligated to a co-expressed heavy chain can improve the secretion of spliced BDD-FVIII. However, its level of secretion was affected by inefficient secretion the heavy chain. Here, we studied the effect of a mutant heavy chain with L303E/F309S substitutions, which enhance FVIII secretion on the heavy chain itself and spliced FVIII when using a protein splicing-based split-delivery of a full-length FVIII gene. Eukaryotic vectors expressing Ssp DnaB intein-fused mutant heavy and light chains were transiently co-transfected into cultured COS-7 cells. A spliced FVIII protein was seen in co-transfected cells by Western blot analysis. The heavy chain was secreted by cells transfected with the mutant heavy chain gene alone at (39±11) ng/mL and this secretion increased to (123±13) ng/mL when cells were co-transfected with the light chain gene, which was greater than the secretion of wild-type heavy chain. The amount of spliced FVIII in the culture supernatant of co-transfected cells was (86±14) ng/mL, with an activity of (0.61±0.08) IU/mL, which was greater than that of wild-type FVIII co-transfected cells. Spliced FVIII and bioactivity were also detected in the combined culture supernatant of cells individually transfected with mutant heavy and light chain gene at a higher level than that of combined wild-type heavy and light chain transfections. This suggested that the heavy chain with improved secretion markedly increased the efficacy of protein splicing-based split delivery of the full-length FVIII gene using a dual-vector. These results encourage the transfer of this technology to an animal model using a dual-AAV vector.     

从高分子构象与动力学到蛋白质折叠

针对作用在聚合物刷上的键拉力研究表明作用在接枝基面上的力随着聚合物刷接枝密度的增大反而减小,然而尾端单体上的拉伸张力并没有消失.高分子的构象和动力学转变决定了其物性和多种多样的应用,而生物大分子蛋白质作为由二十种不同属性的氨基酸构成的序列,更是具有由其序列所决定的特别的三维自然结构.本文就聚合物刷、聚合物纳米复合材料、聚合物网络等几种高分子体系的构象与动力学过程,及蛋白质构象和其折叠与去折叠的动力学过程做了介绍.特别是蛋白质的折叠与去折叠速率在单分子操纵实验中受到拉力的调控,通过测量这种拉力依赖的动力学过程、蛋白质的自由能曲面和折叠去折叠路径可以得到系统全面的研究.本文以肌肉蛋白titin的免疫球蛋白结构域I27为例对蛋白质折叠研究进行了阐述.     

基于网络拓扑和多种生物信息融合的关键蛋白质识别算法

关键蛋白质的识别有助于了解细胞存活的基本需求,并为疾病治疗找到新方法,但是蛋白质自身携带着复杂的生物特性,仅依赖网络拓扑特性不能精准地判断其关键性.因此,提出一种新方法来提高识别关键蛋白质的准确率.首先,考虑网络拓扑特性以及蛋白质在不同亚细胞中的重要程度,定义了SNC方法;其次,利用蛋白质在亚细胞与复合物信息中的特性定义了SIDC方法;最后,通过融合网络拓扑结构和多源生物信息,提出了关键蛋白质识别算法CTB.在YDIP、YMIPS和Krogan数据集上利用精准率-查全率等多种评估方法进行实验,结果表明CTB算法提高了识别关键蛋白质的性能.     

水稻蛋白质二级结构预测

针对水稻蛋白质二级结构预测研究,查阅了国家水稻数据中心文献资源,基于国际蛋白质数据库(protein data bank, PDB),选择具有代表性的蛋白质(5XQI)作为样本,应用BP神经网络建模技术,对水稻蛋白质二级结构进行预测研究。结果表明：先用氨基酸描述子量化一级结构,再用主成分分析综合描述子,能简化模型结构,提高模拟预测准确度和运行速度;构建标量型的人工神经网络模型和仿真函数预测式,简捷直观,应用方便;适宜的模型结构为21∶20∶3,即21个输入层节点、20个隐含层神经元、3个输出层神元的BP神经网络模型结构;模型的整体拟合准确度为0.85,H、E、C三种二级结构的拟合准确度分别为0.92、0.79、0.81;整体预测准确度为0.72,三种二级结构的预测准确度分别为0.79、0.65、0.71。基于BP神经网络的水稻蛋白质二级结构预测模型的拟合、预测准确度比以往同类研究高,为水稻蛋白质二级结构预测提供了一种新的研究方法。     

基于蛋白质相互作用网络的蛋白质复合物和功能模块预测算法研究进展

蛋白质相互作用网络中的模块化结构通常对应于蛋白质复合物或者蛋白质功能模块。基于蛋白质相互作用网络预测蛋白质复合物和功能模块不仅有助于理解生命有机体的细胞生物过程,而且可为探讨疾病的发生、发展和治疗以及合理的药物开发提供重要的基础。本文通过回顾近二十年来基于蛋白质相互作用网络的蛋白质复合物和功能模块预测算法研究的发展历程,按照静态蛋白质相互作用网络(SPIN)和动态蛋白质相互作用网络(DPIN)两个方向分别梳理预测算法所涉及的方法和技术,同时归纳常用的数据集并分析所面临的问题,为进一步研究提供有价值的参考。     

基于rbcL蛋白质序列的石斛属植物系统发育研究

以生物分类的数学模型和生物演化的数学模型为基础,探讨25种石斛属植物rbcL蛋白质序列的系统发育关系．用MATLAB7．1构建NJ系统树和UPGMA系统树,用MEGA4．1构建MP系统树,并进行系统发育分析,为研究石斛属植物的系统发育提供蛋白质序列方面的证据．     

天然抗氧化剂麦角硫因保护铜所致DNA和蛋白质氧化损伤的作用机理

麦角硫因是一种天然的氨基酸类似物, 在生物组织和体液中通常以毫摩尔级的浓度存在. 尽管如此, 麦角硫因的生物学功能及作用并不完全清楚. 我们对麦角硫因对铜所致的DNA 和蛋白质氧化损伤的影响及其可能扮演的角色进行了深入探讨. 在研究中采用了两种含铜的反应体系: Cu(II)/抗坏血酸体系以及Cu(II)/H₂O₂ 体系. DNA 和牛血清蛋白的氧化损伤分别通过DNA 链断裂和蛋白质羰基化这两项指标来检测. 研究结果表明, 在两种含铜的反应体系中, 麦角硫因都能显著保护DNA 和蛋白质免于氧化损伤, 并且这种保护作用具有剂量依赖效应. 与此相对照, 经典的羟基自由基清除剂(如DMSO 和甘露醇)尽管浓度高达100 mmol/L, 也只能提供很微弱的保护作用. 此外, 研究中通过紫外-可见以及低温电子自旋共振等分析手段发现, 麦角硫因能明显抑制铜催化的抗坏血酸的氧化过程, 并且还能与组氨酸以及1,10-邻菲罗啉有效地竞争络合一价而非二价铜离子. 从上述研究结果我们得知, 麦角硫因是一种天然的含硫抗氧化剂, 可以通过形成不具有氧化还原活性的麦角硫因-铜的络合物形式, 从而达到有效抑制金属铜离子所致的对生物大分子的氧化损伤.