基于OET-KNN算法的蛋白质二级结构类型预测

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蛋白质二级结构预测(protein secondary structure prediction)的

蛋白质二级结构预测(protein secondary structure prediction)的蛋白质二级结构的预测开始于20世纪60年代中期。

二级结构预测的方法大体分为三代，第一代是基于单个氨基酸残基统计分析，从有限的数据集中提取各种残基形成特定二级结构的倾向，以此作为二级结构预测的依据。

第二代预测方法是基于氨基酸片段的统计分析，使用大量的数据作为统计基础，统计的对象不再是单个氨基酸残基，而是氨基酸片段，片段的长度通常为11-21。

片段体现了中心残基所处的环境。

在预测中心残基的二级结构时，以残基在特定环境形成特定二级结构的倾向作为预测依据。

这些算法可以归为几类：（1）基于统计信息；（2）基于物理化学性质；（3）基于序列模式；（4）基于多层神经网络；（5）基于图论；（5）基于多元统计；（6）基于机器学习的专家规则；（7）最邻近算法。

第一代和第二代预测方法有共同的缺陷，它们对三态预测的准确率都小于 70%，而对β折叠预测的准确率仅为28～48%，其主要原因是这些方法在进行二级结构预测时只利用局部信息，最多只用局部的20个残基的信息进行预测。

二级结构预测的实验结果和晶体结构统计分析都表明，二级结构的形成并非完全由局域的序列片段决定，长程相互作用不容忽视。

蛋白质的二级结构在一定程度上受远程残基的影响，尤其是β折叠。

从理论上来说，局部信息仅包含二级结构信息的65%左右，因此，可以想象只用局部信息的二级结构预测方法，其准确率不会有太大的提高。

二级结构预测的第三代方法运用蛋白质序列的长程信息和蛋白质序列的进化信息，使二级结构预测的准确程度有了比较大的提高，特别是对β折叠的预测准确率有较大的提高，预测结果与实验观察趋于一致。

一般75%的氨基酸残基可以被置换而不改变蛋白质的结构，然而有时改变几个关键的残基则可能导致破坏蛋白质的结构。

这好像是两个矛盾的结论，但解释又非常简单。

一个蛋白质在其进化过程中探查了每个位置上氨基酸可能的与不可能的变化，不可能变化的部分是进化保守区域。

蛋白质二级结构预测的算法及应用

蛋白质二级结构预测的算法及应用蛋白质是生命体中不可或缺的物质之一，在细胞代谢和生物学活动中起着重要的作用。

而蛋白质的功能则与其二级结构密切相关。

因此，蛋白质二级结构预测对于研究蛋白质的功能和结构起着至关重要的作用。

蛋白质的二级结构指的是蛋白质中的肽链段呈现出的α-螺旋、β-折叠、无规卷曲等几种形式。

因为蛋白质的功能和三维结构都与其二级结构密切相关，因此，预测蛋白质的二级结构成为了许多生物医学研究的重要环节。

蛋白质二级结构预测的算法和方法非常多。

其中，最常用的包括基于知识库的方法、机器学习方法和基于进化的方法等。

本文将详细介绍这几种算法和方法，并分析它们的优缺点。

1. 基于知识库的方法基于知识库的方法属于一种基础算法，它以早已知道的信息为基础，例如氨基酸序列和二级结构库等。

基于知识库的方法通过分析早期的实验数据，并将其存储在数据库中，构建起经验知识体系。

当遇到一个新的蛋白质时，这个方法将使用经验库中的信息来预测其二级结构。

使用经验知识体系的这种方法通常被认为具有较高的准确性。

但是，这种方法的的主要限制因素在于其仅限于基于库中以前存储的蛋白质的二级结构信息，因此无法挖掘数据潜力，或对尚未分类的样本进行预测。

2. 机器学习方法机器学习方法属于一种新型的蛋白质二级结构预测算法。

与基于经验库的方法不同，机器学习方法不依赖于早期的实验数据，并且可以执行高维度的数据挖掘，学习来自大量较新蛋白质样本的知识，并使用这些知识来构建蛋白质二级结构预测模型。

机器学习方法主要有基于神经网络的方法、支持向量机（SVM）等。

这些算法或模型的核心是：当接受样本时，利用已经被训练好的模型，输入相应的数据并预测出其二级结构。

相对而言，机器学习方法的预测精度更高，尤其是对于尚未分类的样本或者非基于库中已有数据的样本。

3. 基于进化的方法基于进化的方法，也称演化树方法，主要是通过利用氨基酸序列间的相互关系，来分析其可能的二级结构，其预测模型基于多序列比对的对齐方法。

蛋白质二级结构预测

武汉大学硕士学位论文蛋白质二级结构预测姓名：***申请学位级别：硕士专业：计算数学指导教师：***20020401摘要蛋白质二级结构预测是一个很值得研究的问题，它是氨基酸一级序列和三级结构之间的桥梁．二级结构预测为三级结构模型的构建建立了起始点．在过去的二十几年中，尽管科学家们已经提出了几十种预测蛋白质二级结构的方法，进展仍然十分缓慢．如果只利用单一序列的信息，迄今为止，最好的方法的预测成功率只有６３％左右，这预测的精度远远不能满足正确推断蛋白质分子三维空间结构的要求．本文的研究分两个部分：一是将遗传神经网络用于蛋白质二级结构预测：二是考虑位于同一二级结构的残基闻的相互作用，进一步提高预测正确率全文共分四章．第一章介绍了此问题的历史起源和已有的一些重要结果．第二章介绍了遗传算法、神经网络的一些基本知识，分析了它们的优缺点，并用遗传算法优化神经网络权值的选择，构造了遗传神经网络模型，保证迭代朝全局最优的方向进行第三章讲述如何具体将遗传神经网络用于蛋白质二级结构预测．说明输入层、输出层如何编码；学习和检验模型所用的数据，并给出了结果评价方法．在给出原始模型计算结果之后，讨论了神经网络参数变化对预测正确率的影响．第四章基于遗传神经网络模型，研究氨基酸序列中位于同一二级结构的氨基酸残基之间的相互作用．数值实验结果表明，本模型对于口一螺旋的预测正确率有很大的提高．这口一螺旋结构构象相当稳定，其残基间的相互关系密切这一事实相符合．最后，本章给出了本方法和其它经典方法预ｉ甄０正确率的比较．关键请ｌ：蛋白质二级结构预测、神经网络、遗传算法ＡｂｓｔｒａｃｔＩｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｐｒｏｔｅｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｎｅｃｔｓａｍｉｎｏａｃｉｄｓｅｑｕ∞ｃｅｓｗｉｔｈｔｅｒｔｉａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｐｒｏｔｅｉｎ．ＴｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｔｈｅｂａｓｅｏｆｓｅｔｔｉｎｇｕｐａｍｏｄａｌｏｆｔｅｒｔｉａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｐｒｏｔｃｉａＩｎｔｈｅｓｃｉｓｎ血ｔｓｈａｖｅｍａｄｅｇｒｅａｔｅｆｆｏｒｔｓｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｅｒｅ７Ｓｐａｓｔｔｗｅｎｔｙｙｅａｒｓ，ａｌｔｈｏｕｇｈＤ－Ｏｉｄｅａｌｍｓｕｋｈａｖｉｕｇｂｅｅｎａｃｈｉｅｖｅｄ．Ｔｏｎｏｗａｄａｙｓ，ｔｈｅｂｅｓｔｍｅｔｈｏｄｃａｎｏｎｌｙｇｅｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆ６３％ｗｈｉｃｈｉｓｆａｒａｗａｙｆｒｏｍｗｈａｔｗｅｗａｎｔＩｎｍｙｔｈｅｓｉｓ，ｔＷＯｏｘｐｌｏｒｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｄｏｎｅｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｍ＇ａｃｙｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｐｒｏｔｅｉｎｓｅｃｏｌｌｄａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：ｆｉｒｓｔｌｙ，ＷＣａｐｐｌｙｇｅｎｅｔｉｃｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｐｒｅｄｉｃｔｐｒｏｔｅｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔｒｅｃｔｕｒｅ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｗｅｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇｒｅｓｉｄｕｅｓｉｎｔｈｅｓａｍｅｓｅｃｏｎｄａｒｙｄｎｌｄｈ№．Ｔｈｅｔｈｅｓｉｓｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｔｌ瞅ｃｈａｐｔｅｒｓ．Ｉｎｃｈａｐｔｅｒ１．ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍａｎｄｓｏｍｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｕｌｔｓ．Ｉｎｃｈａｐｔｅｒ２，ｗｅｇｉｖｅｓｏｍｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｂｏｕｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｇｅｎｔ：ｔｉｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎａｌｙｓｉｓｔｈｓｉｒｍｅｒｉｔｓａｎｄｓｈｏｒｔ∞ｍｍｇｓ，ｏｐｔｉｍｉｚｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ’Ｓｃｈｏｉｃｅｏｆｗｅｉｇｂ担ｂｙｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ’ａｎｄｔｈｅｎｇｃｎａｔｉｃｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｃ０衄曲Ⅻ：ｔｅｄ＇ｗｈｉｃｈｃ缸ｇｌｌａｒａｎ慨位缸留如ｇｏｉｎｇｔｏｗａｒｄｓｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐ在ｍａｌ．ｍｃｈａｐｔｅｒ３，ｗａｐｐｌｙｇｅｎｅｔｉｃｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｐｒｏｍｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔｒｎｃｔｕｒｃ，ｅｘ＃ａｍｈｏｗｔｏｃｏｄｅｔｈｅｉｎｐｕｔａｎｄｏＩＩｌｐｌ吐ｌａｙｅｒｓ，ｇｉｖｅｓｔｕｄｙａｎｄｔｅｓｔｄａｔａａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｕｌｔｓ．ＷｅｇｉｖｅｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｏｒｉｇｉⅡａｌｍｏｄｅｌａＳｗｄｌ∞ｄｅｂａｔｏｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｃｈ觚｛面ｇｏｆｎｅｕｒａｌｎｅ栅ｏｒｋｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｍｖａｒｄｓｔｈｅｐｒｅｄｉｃｌｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｉｎｃｈａｌｅｔ４，ｗｅｓｔｕｄｙｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇｒｅｓｉｄｕｅｓｉｎｔｈｅ￥ａｉｌｌｅＳｅ∞ＯＢｄａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｂａｓｉｎｇｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗｍｏｄｅｌｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆ口－ｈｅｌｉｘ．Ａｔｌａｓｔ，ＷｅｇｉｖｅｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｍｙＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｐｒｏｔｅｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔｒｕｃ缸ｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ／ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ／ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ武汉大学硕士学位论文·蛋白质＝级结构预测第一章引言§１．１问题的历史起源分子生物学的兴起首先建立在对组或生物体的基本物质的认识上．构成生物体的物质种类很多，但其中最重要的无疑是蛋白质和核酸（［１］）．蛋白质是生命活动的主要承担者．一切生命活动无不与蛋白质有关．新陈代谢是生命活动的主要特征，而构成新陈代谢的所有化学变化都是在酶的催化下进行的．除最近发现的极少数具有催化功能的核糖核酸以外，所有的酶都是蛋白质．生物体的各种活动，如生长、运动、呼吸、免疫、消化、光合作用，以及对外界环境变化的感知并作出必要的反应等，都必须依靠蛋白质来实现．虽然遗传信息的携带者是核酸，但是遗传信息的传递和表达不仅仍然是在酶的催化之下，并且也是在各种蛋白质的调节控制之下进行的（［７］）．所有的蛋白质都由２０种氨基酸组成，它们的名称见表ｌ（［１０］），结构示意图见图１．每一个蛋白质都有它自己特有的～定的氨基酸组成和氨基酸排列顺序．在蛋白质中出现的氨基酸是一类特殊的氨基酸，其氨基和羧基都在口一碳原子上，其中Ｒ称为侧链．Ｒ不同氨基酸就不同．ｏＩＨ—Ｎ—Ｃ—Ｃ—ｏ—Ｈ』１０ＨＨｏ图１氨基酸结构示意圈武汉大学硕士学位论文·蛋白质二级结构预测此外，还用Ｘ（Ｘａａ）表示任意一种氮基酸．其它字母不被使用肽链是以相邻氨基酸的羧基和氨基脱水生成的肽键（一∞一Ⅳ日■相连而成的．一个蛋白质分子一般有一条或几条多肽链，每条多肽链大约含有几十到几百个氨基酸残基．蛋白质分子的重要结构特征是具有层次性．一级结构是指组成蛋白质的２０种不同氨基酸的排列顺序．蛋白质的一级结构是蛋白质分子结构的基础，包含着结构的全部信息，影响着蛋白质分子构象的所有层次．蛋白质是在水溶液的环境中行使其生物功能的，为减小其疏水侧链与水介质的相互作用．蛋白质形成空间结构必须遵循的重要原则是：将疏水侧链埋入分子内部，而将亲水主侧链暴露在表面．由于蛋白质主链上每一个肽单位都有一个氢键的给体（Ⅳ日）和一个氢键的受体（Ｃ＝０），主链是高度２亲水的．在将疏水侧链埋入分子内部的同时，必然将亲水的主链也埋入内部为解决这一矛盾，自然界在进化的过程中，选择了非常聪明的策略，就是在分子内部形成二级结构．研究表明，多肽主链的若干肽段可以形成有规则的构象，而其他的一些肽段有的也可能形成无规则的构象．其中，最重要的有口一螺旋、口一折叠和无规则卷曲Ｃｏｉｌ（［７］、［８］）．图４卷曲结构示意围剿斛潮瀚Ｈ蕊剃黼畦ｉ雠ｅ目§器熙曲睛龇ｅ图３夕一折叠结构示意图口一螺旋是多链的一种螺旋形的排布形式，肽链绕着一根中轴旋转，每一个氨基酸残基都沿轴旋转１００。

生物信息学中蛋白质二级结构预测算法研究

生物信息学中蛋白质二级结构预测算法研究蛋白质是细胞中最重要的分子之一，它们执行着包括催化、结构支撑以及调节生物过程等重要功能。

在研究蛋白质功能的过程中，蛋白质的二级结构信息尤为关键。

二级结构通常指的是蛋白质中由氢键连接的α-螺旋、β-折叠等构像单元，是描述蛋白质内部空间结构的重要参数。

因此，准确预测蛋白质二级结构对于深入了解蛋白质结构与功能之间的关系，具有重要的意义。

在生物信息学领域，蛋白质二级结构预测一直是一个备受关注的研究方向。

这项工作旨在通过从蛋白质序列中推断出其氢键连接的二级结构信息。

在寻找二级结构预测算法的过程中，生物学家们研究发现，蛋白质二级结构具有一定的“规律性”以及模板性。

因此，大多数的蛋白质二级结构预测算法都仰仗于这些规律性的特征。

蛋白质二级结构预测算法主要分为两类：基于机器学习和基于规则的模型。

其中，机器学习算法是近年来发展最快的一种，并且取得了许多优异的预测效果。

前期的一些经典机器学习算法主要是基于统计方法的，如隐马尔科夫模型、支持向量机、人工神经网络等等。

它们的主要特点是利用大量已知结构的训练数据，不断调整模型参数和训练方法，最终实现对新序列的二级结构预测。

近年来，随着深度学习算法的兴起，目前最先进的蛋白质二级结构预测算法也以深度学习模型为主。

这些模型具有如下显著特点：首先，它们能够从蛋白质原始序列数据中提取出更多的相关特征，直接生成蛋白质二级结构。

其次，深度学习算法具有极强的自适应性和泛化性，能够对不同蛋白质序列和二级结构之间的关系进行建模与预测。

这种算法在特定数据集上表现优异，但与模型规则性比起来，其可解释性要差一些。

不同的蛋白质二级结构预测算法在算法内部的实现和技术细节上也各不相同。

举例来说，有一些算法采用分成多段预测或者是分类器配合来处理较复杂的结构；而有的算法则使用局部和全局的特征结合，减缓了中间序列长度增长所带来的影响。

它们在预测准确率、计算效率和模型可解释性等方面各有优缺点。

蛋白质二级结构预测方法研究

蛋白质二级结构预测方法研究一、研究背景蛋白质是生命体系中非常重要的分子，其结构和功能对于生命体系的正常运作发挥着至关重要的作用。

其中，蛋白质的二级结构是其结构和功能之间的重要桥梁，在研究蛋白质结构和功能方面具有极其重要的作用。

因此，如何准确地预测蛋白质的二级结构一直是蛋白质科学领域的一个热点问题。

二、蛋白质二级结构预测方法当前，蛋白质二级结构预测方法主要有以下几种：1. 基于序列的方法这种方法是根据蛋白质序列中的氨基酸信息，预测蛋白质的二级结构。

主要包括以下两种方法：（1）序列比对法。

该方法是将待预测的蛋白质序列与已知二级结构的蛋白质进行比对，从而预测该蛋白质的二级结构。

（2）特征提取法。

该方法是先从蛋白质序列中提取特定的特征（例如，氨基酸组成、二面角等），然后根据这些特征来预测蛋白质的二级结构。

2. 基于物理性质的方法这种方法是利用蛋白质中氨基酸之间的相互作用，并结合物理学原理，来预测蛋白质的二级结构。

3. 基于机器学习的方法这种方法是利用已知的蛋白质二级结构数据作为训练集，采用机器学习算法（例如，支持向量机，随机森林等），从而预测新的蛋白质的二级结构。

这种方法能够有效地提高预测的准确性。

三、蛋白质二级结构预测方法的发展趋势目前，蛋白质二级结构预测方法仍存在着一些挑战和局限性，例如预测准确率不高、噪声干扰等。

因此，未来的研究方便主要有以下几个方向：1. 基于深度学习的方法。

深度学习是一种新型的机器学习方法，其能够处理大规模的复杂数据，因此被广泛应用于许多领域。

将深度学习方法应用于蛋白质二级结构预测中可能会带来新的突破。

2. 多肽和蛋白质折叠的研究。

即使在已知蛋白质序列和二级结构的情况下，也很难准确预测蛋白质的三维折叠结构。

因此，未来的研究可以着眼于多肽和蛋白质折叠的研究，以期更好地预测蛋白质的二级结构。

3. 多模态数据融合的研究。

多模态数据融合是指将来自不同模态的数据（例如，序列、结构、功能等）进行整合，以得到更全面、准确的信息。

蛋白质分子自然构象和二级结构的计算分析及预测

蛋白质分子自然构象和二级结构的计算分析及预测本文是关于蛋白质分子的模拟计算,由两部分组成:一是计算蛋白质分子自然构象;一是蛋白质二级结构预测。

对第一部分,提出了基于王朝更替策略的遗传算法来搜索蛋白质分子的自然构象。

二维toy模型是一种简化的蛋白质折叠的模型。

随着环境的变化,一个王朝不能经久不衰,受这个的启发提出了王朝更替策略。

这个方法解决可能的早熟问题。

为了测试这个方法,计算了蛋白质1AGT和1AHO,得到能量最小值分别为-20.8296、-21.0853,而这在文献中得到的最好结果是-19.6169和-15.1911,我们的值比文献中的值低了6-38%。

因此相信对应我们的最小自由能的构象是自然构象。

在本文的第二部分,提出了基于氨基酸短序列的统计方法,用于预测蛋白质二级结构。

这是对基于单个氨基酸的传统统计方法的延伸。

本文进行了大量的计算以确定最优短序列长度的选取,发现用3、4、5、6个氨基酸的短序列最好。

对于测试蛋白质组126 protein set、396 protein set、2180 protein set,得到的Q3二级结构预测准确度分别为89.9%、88.8%、89.2%,SOV准确度分别为84.3%、82.4%、84.1%。

然后我们分析了新的蛋白质组153 protein set,这组蛋白质在PDB数据库中的发布日期晚于2007-11-15。

对这组新的蛋白质,本文计算结果的准确度Q3=73.7%、SOV=68.2%,好于常用的GORⅣ、GORⅤ、JPred这3个预测方法的平均结果Q3=69.7%、sov=66.9%。

从计算结果看来所提出的短序列统计方法是一个很有希望的蛋白质二级结构预测方法。

随着已知蛋白质结构数据量的增加,这个方法的效果会更好。

基因编码蛋白质的二级结构预测

基因编码蛋白质的二级结构预测在生命科学中，蛋白质是最基本的生物大分子之一，也是维持生命活动的基础。

蛋白质的功能和性质很大程度上取决于其三级结构，即由氨基酸组成的线性序列在生理条件下，经过特定过程形成的折叠构象。

然而，三级结构对绝大多数蛋白质的准确预测仍然具有很大挑战性。

相比之下，二级结构预测则更加简单并且通常可以得到很高的准确性。

什么是二级结构？在蛋白质的氨基酸序列中，相邻的多个氨基酸之间通常存在一些规律的相互作用，从而形成了规则的空间结构。

其中最基本的结构单元是alpha螺旋和beta折叠。

这两种结构都具有稳定的形态和重复的配置，能够对蛋白质的稳定性和生物功能起到至关重要的作用。

如何预测二级结构？预测蛋白质的二级结构是基于蛋白质中氨基酸的序列信息，通过建立序列与二级结构之间的对应关系，预测氨基酸序列中会出现的螺旋和折叠段数量和位置。

目前主要采用的方法是通过机器学习算法挖掘氨基酸序列与已知二级结构之间的关联。

传统方法传统方法主要包括一些机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树（DT）等等。

这些算法的基本思想是采用特征向量表示氨基酸序列的各种属性，然后通过训练与测试样本的比对，预测蛋白质二级结构。

这些算法在很大程度上可以提高二级结构预测准确度，但是其依赖于人工构建的特征向量，预测准确度在一定程度上受限。

深度学习方法相比之下，深度学习方法在最近几年间得到了广泛的应用。

深度学习方法大大减少了特征向量的构建，从而可以获取更加本质的信息，从而提高了二级结构预测的准确度。

目前主要的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）等等。

这些算法可以对氨基酸序列进行端对端的处理，从而直接输出其二级结构预测结果。

与传统机器学习方法相比，深度学习方法在处理复杂问题方面更具优势，提高了二级结构预测的准确度。

结语总之，蛋白质的二级结构预测是一项非常具有挑战性的研究课题，对于理解蛋白质三维结构和功能具有重要意义。

蛋白质二级结构的预测和设计研究

蛋白质二级结构的预测和设计研究蛋白质是生命体中最重要的分子之一，它们具有多种功能，从储存和传递信息到酶催化、运输和分子识别。

这些功能基于蛋白质的结构，即其氨基酸序列对应的三维空间结构。

因此，预测和设计蛋白质的结构对于理解其功能和开发新的蛋白质药物具有重要意义。

在蛋白质结构的预测和设计方面，蛋白质二级结构是一个重要的主题，其涉及到蛋白质的局部结构和稳定性。

蛋白质的二级结构指的是称为α螺旋和β折叠的特定空间构象。

α螺旋由于氢键的形成而稳定，而β折叠则由氢键和非共价相互作用稳定。

二级结构的形成不仅取决于氨基酸序列，还取决于水环境、温度和其他物理化学条件。

因此，预测和设计蛋白质二级结构需要对这些因素有一定的了解。

当前，已经开发出了许多方法来预测和设计蛋白质二级结构。

其中一种常用的方法是基于蛋白质的氨基酸序列进行预测。

这种方法依赖于已知二级结构的蛋白质序列数据集，通过机器学习算法来推断未知蛋白质序列的二级结构。

随着大量蛋白质序列和二级结构的数据不断积累，基于序列的二级结构预测的准确性也随之提高。

另一种较新的方法是直接设计蛋白质的二级结构。

这种方法称为蛋白质设计，其核心是通过计算机辅助设计使氨基酸序列形成特定的结构。

在这种方法中，设计目标可以是粗略的二级结构，例如设计一个特定长度和稳定的α螺旋或β折叠，也可以是更复杂的结构，例如蛋白质超分子复合物或酶催化位点。

蛋白质设计技术的应用远远超出了科学研究领域，它还具有生物医学和工业应用前景。

无论是基于序列的预测还是通过设计来实现二级结构，都需要一种有效的评估方法来确定预测或设计的准确性。

对于二级结构，可以使用X射线晶体学、核磁共振和电子显微镜等技术进行实验验证。

此外，可以使用蛋白质结构预测评估工具，例如RAMPAGE，验证预测或设计的二级结构的氢键网络和非氢键相互作用是否与现有的二级结构相符。

总之，蛋白质二级结构的预测和设计是生物学、化学和工程学的交叉领域，其意义深远。

1、蛋白质二级结构预测方法

1、蛋⽩质⼆级结构预测⽅法原创 2017-05-08 蛋⽩质⼆级结构的预测通常被认为是蛋⽩结构预测的第⼀步，⼆级结构是指α螺旋和β折叠等规则的蛋⽩质局部结构元件。

不同的氨基酸残基对于形成不同的⼆级结构元件具有不同的倾向性。

按蛋⽩质中⼆级结构的成分可以把球形蛋⽩分为全α蛋⽩、全β蛋⽩、α＋β蛋⽩和α/β蛋⽩等四个折叠类型。

预测蛋⽩质⼆级结构的算法⼤多以已知三维结构和⼆级结构的蛋⽩质为依据，⽤过⼈⼯神经⽹络、遗传算法等技术构建预测⽅法。

基本的⼆级结构α螺旋，β折叠，β转⾓，⽆规则卷曲（coils）以及模序（motif）等蛋⽩质局部结构组件。

分析⽅法基于统计和机器学习⽅法进⾏预测：1. Chou-Fasman算法2. PHD算法3. 多序列列线预测4. 基于神经⽹络的序列预测5. 基于已有知识的预测⽅法（knowledge based method）6. 混合⽅法（hybrid system method）PredictProtein⼯具简介⼯具地址：可以获得功能预测、⼆级结构、基序、⼆硫键结构、结构域等许多蛋⽩质序列的结构信息。

该⽅法的平均准确率超过72%，最佳残基预测准确率达90%以上。

因此，被视为蛋⽩质⼆级结构预测的标准。

⽤户需要注册ID、验证E-mail后，才能使⽤PredictProtein⼯具。

如何使⽤PredictProtein⼯具PredictProtein提交界⾯PredictProtein分析⽅法重要的算法：1. PROFsec（α螺旋，β折叠等基本⼆级结构预测）2. PHDhtm（典型跨膜螺旋区预测）3. ProSite（特征Motif识别⽅法）PredictProtein分析结果详解ProSite模体搜索结果：⼆硫键位置预测结果：PHD跨膜螺旋区预测结果：PROF⼆级结构预测结果：今天对蛋⽩⼆级结构预测⼯具PredictProtein的介绍就到这⾥啦，感谢论坛⽹友⼀⼼的分享，感兴趣的同学可以去⿎捣⼀下~。

基因组学研究中的蛋白质结构预测算法教程

基因组学研究中的蛋白质结构预测算法教程蛋白质是生物体内最基本的功能分子之一，它们在细胞内发挥着各种生物学功能。

蛋白质的功能往往与其结构密切相关，因此了解蛋白质的结构对于揭示其功能和寻找药物靶点具有重要意义。

然而，实验测定蛋白质的三维结构需要耗费大量的时间、资源和技术，因此，蛋白质结构的预测成为了基因组学研究中的重要课题。

蛋白质结构预测是通过计算方法预测蛋白质二级结构、三级结构或全原子结构的任务。

传统的实验方法主要有X射线晶体学、核磁共振技术等，但这些方法的成本高昂、工作量大，且无法适用于所有蛋白质。

因此，蛋白质结构预测算法的发展成为了解决这一问题的有效手段。

一、蛋白质二级结构预测算法蛋白质的二级结构是指由肽链中的氨基酸组成的螺旋、折叠、无规卷曲等特定结构。

蛋白质的二级结构预测算法可以通过分析氨基酸序列的物理、化学性质来预测二级结构。

常用的方法包括神经网络和支持向量机等机器学习方法，它们通过学习已知二级结构的蛋白质序列来预测未知蛋白质的二级结构。

二、蛋白质三级结构预测算法蛋白质的三级结构是指氨基酸链在空间中的折叠和形成特定结构的方式。

蛋白质三级结构预测算法是基因组学研究中的一项重要任务，它可以通过已知蛋白质的结构信息和蛋白质序列之间的相似性来推断未知蛋白质的结构。

常用的方法包括比较模型建立和蒙特卡洛模拟等。

1. 比较模型建立方法：这种方法基于结构保守性的假设，通过已知蛋白质的结构信息和未知蛋白质序列的相似性来构建模型。

其中，最常用的方法是同源建模（homology modeling），它通过找到序列相似度高的已知结构蛋白质作为模板，利用模板的结构信息，结合序列比对和结构比对等技术，建立未知蛋白质的三级结构模型。

2. 蒙特卡洛模拟方法：蒙特卡洛模拟是一种基于统计力学的方法，通过模拟氨基酸链的构象空间来预测蛋白质的三级结构。

它将蛋白质作为一个系索，将蛋白质的结构构象看作是系索的不同状态。

通过模拟蛋白质在不同温度下的构象分布，从而预测蛋白质的折叠状态。

基于分层神经网络的蛋白质二级结构预测的开题报告

基于分层神经网络的蛋白质二级结构预测的开题报告1.研究背景蛋白质是生物体内最重要的组成成分之一，其功能和结构的研究仍然是生物医学领域中的热点研究领域之一。

蛋白质结构是蛋白质功能的关键，因此蛋白质结构预测一直是生物信息学领域中的重要研究方向。

蛋白质的二级结构是指一条蛋白质链中局部的结构，主要包括α-螺旋、β-折叠和无规卷曲三个结构，对蛋白质结构的理解和预测有较大的帮助。

目前，通过直接测定蛋白质分子的三维结构来预测蛋白质二级结构的方法已经被证明是很困难的。

跨嵌段（inter-residue）的信息和相邻的氨基酸的信息是预测二级结构的关键，因此利用生物信息学的方法从氨基酸序列中预测二级结构是解决该问题的一种可行方法。

目前，许多基于机器学习的生物信息学方法已经被开发，其核心是分类器构建和特征提取。

分层神经网络的方法已被证明在许多生物信息学的任务中表现出色，特别是在自然语言处理和图像识别方面。

2.研究目的本研究旨在开发一种基于分层神经网络的蛋白质二级结构预测模型，该模型能够从蛋白质氨基酸序列中提取特征，并对其进行分类和预测。

3.研究内容（1）对已有的蛋白质二级结构预测数据集进行收集和整理。

（2）设计和开发一个基于分层神经网络的蛋白质二级结构预测模型。

（3）评估模型的性能，并与其他已有的预测模型进行比较。

（4）对模型进行改进和优化。

4.研究方法（1）数据集的收集与整理：收集已有的蛋白质二级结构预测数据集，并进行预处理和格式转换，以适应模型的需求。

（2）特征提取：利用序列化编码技术将蛋白质序列转换为可供神经网络使用的特征向量。

（3）模型的设计和训练：采用分层神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

采用反向传播算法对模型进行训练以提高准确率和性能。

（4）模型的评估：利用多个指标（如准确性、召回率和 F1 分数）评估模型的性能，并与其他已有的预测模型进行比较。

（5）模型的优化：根据评估结果，对模型进行改进和优化，以提高预测性能和可靠性。

预测蛋白质二级结构的快速方法[Word文档]

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最新最全的学术论文期刊文献年终总结年终报告工作总结个人总结述职报告实习报告单位总结演讲稿预测蛋白质二级结构的快速方法蛋白质二级结构预测方法是首先预测蛋白质的结构类型，下面是一篇探究预测蛋白质二级结构方法的，欢迎阅读参考。

1、研究背景及意义蛋白质二级结构的预测是生物、数学与计算机交叉领域的课题,进行二级结构预测对于理解蛋白质结构与功能的关系,以及分子设计、生物制药等领域都有重要的现实。

随着人类基因组计划的顺利实施,已知氨基酸序列的蛋白质数量成级数增长,目前试验手段主要依靠X射线晶体衍射与核磁共振方法测定蛋白质二级结构,但测定周期较长,导致已测定二级结构的蛋白质数量与已知氨基酸序列的蛋白质数量差距越来越大,要求有一种快速简洁而适用性强的预测蛋白质二级结构的方法。

而蛋白质的氨基酸排列顺序决定了它的空间结构,空间结构体现了蛋白质的生理功能,那么就可以从已知序列和结构的蛋白质出发,挖掘出其中的关系,就可以预测出其他已知序列的蛋白质的二级结构。

如果准确率达到要求则对于了解生命现象的本质,解释疾病的发生机制,诊断、治疗疾病、设计新药、通过不同生物蛋白质结构研究生物进化、利用其他生物为人类服务等都有着非常重要的意义。

综上,蛋白质结构的预测对于蛋白质的研究与应用领域具有很好的推动作用。

2、预测方法二级结构预测一直都是学者喜欢研究的问题,研究时间长,目前预测二级结构预测的方法已经有很多,但是在准确率上都达不到所希望的要求,因此无数的人依然为此努力着(1)经验参数法。

经验参数法是一种基于单个氨基酸残基统计的经验预测方法。

通过统计分析,获得的每个残基出现于特定二级结构构象的倾向性因子,进而利用这些倾向性因子预测蛋白质的二级结构。

1970年由PeterY.Chou和GeraldD.Fasman提出Chou-Fasman方法是预测蛋白质二级结构的经验方法。

这种方法基于每个氨基酸在α螺旋的相对频率,测试表,和通过X射线晶体学已知的蛋白质结构。

基于OET-KNN算法的蛋白质二级结构类型预测

基于OET-KNN算法的蛋白质二级结构类型预测
邱望仁;肖绚;林卫中
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2008(44)29
【摘要】蛋白质二级结构类型预测是当今生物信息学研究的热点之一.利用氨基酸数字编码模型将氨基酸序列转换成数字信号,根据LZ复杂度的算法计算了氨基酸的伪氨基酸成分,再对伪氨基酸成分用OET-KNN算法进行分类预测.Jackknife测试结果表明该算法能使得预测成功率有较大的提高.
【总页数】4页(P204-206,210)
【作者】邱望仁;肖绚;林卫中
【作者单位】景德镇陶瓷学院,信息工程学院,江西,景德镇,333403;景德镇陶瓷学院,信息工程学院,江西,景德镇,333403;景德镇陶瓷学院,信息工程学院,江西,景德镇,333403
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于并行粒子群优化算法的蛋白质二级结构预测 [J], 周文刚;毋红军;孙挺
2.基于GM(1,1)模型的蛋白质二级结构类型预测 [J], 林卫中;肖绚
3.基于深度学习的八类蛋白质二级结构预测算法 [J], 张蕾;李征;郑逢斌;杨伟
4.基于距离矩阵灰度图的蛋白质二级结构类型预测 [J], 肖绚;肖纯材;王普
5.基于MATLAB的蛋白质二级结构类型预测 [J], 肖纯材;王普
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蛋白质二级结构预测方法比较与改进策略讨论

蛋白质二级结构预测方法比较与改进策略讨论概述：蛋白质是生命体中至关重要的大分子，它们在生物体内发挥着各种关键的功能。

蛋白质的功能与其结构密切相关，而蛋白质的二级结构是蛋白质三维结构的重要组成部分。

因此，准确预测蛋白质的二级结构对于深入理解蛋白质功能和相互作用机制具有重要意义。

本文将讨论当前常见的蛋白质二级结构预测方法，并探讨一些改进策略，以提高预测准确性。

目前常见的蛋白质二级结构预测方法：1. 基于氨基酸序列的机器学习方法：机器学习方法是当前蛋白质二级结构预测的主流之一。

这些方法通过训练数据集中的蛋白质氨基酸序列与已知二级结构的关联，建立预测模型。

其中，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等。

这些方法的优点是具有较高的准确性和较快的预测速度，但也存在误差累积和过拟合的问题。

2. 基于窗口滑动的统计方法：窗口滑动统计方法是一种经典的蛋白质二级结构预测方法，其核心思想是通过统计蛋白质中滑动窗口中氨基酸的特征来预测二级结构。

常见的统计方法包括Chou-Fasman方法和GOR方法。

这些方法的优点是简单易用，但预测准确度相对较低。

3. 基于比对和演化信息的方法：这一类方法基于蛋白质序列比对和演化信息，利用已知的二级结构来推断新蛋白质的二级结构。

常见的方法包括PSIPRED和JPRED。

这些方法的优点是可以利用远源同源序列的信息，提高预测准确性，但对于没有已知结构的蛋白质预测仍存在一定困难。

改进策略：在进一步提高蛋白质二级结构预测方法准确性的过程中，有以下几个改进策略值得考虑：1. 整合多种预测方法：不同的预测方法在预测准确性和速度等方面存在差异。

通过整合多种方法的预测结果，可以借助不同方法的优势，提高整体预测准确性。

这可以通过使用集成学习方法或者简单的投票法来实现。

2. 考虑蛋白质的演化信息：蛋白质的二级结构在进化过程中通常会保持相对的稳定性，因此利用蛋白质的演化信息可以提高预测准确性。

利用生物大数据技术预测蛋白质的二级结构与功能

利用生物大数据技术预测蛋白质的二级结构与功能近年来，随着生物大数据技术的迅猛发展，科学家们能够通过大数据分析预测蛋白质的二级结构与功能。

蛋白质作为生物体内广泛存在的重要分子，对于维持细胞功能和生命活动具有关键作用。

因此，了解蛋白质的二级结构与功能对于揭示生命的本质和开发新药物具有重要意义。

蛋白质的二级结构是指蛋白质中氨基酸残基间的局部空间结构，包括α-螺旋、β-折叠、无规卷曲等形式。

蛋白质的功能则是依赖于其特定的二级结构，不同的二级结构决定了蛋白质在生物体内的不同功能，并且蛋白质的功能通常与其所处的细胞环境密切相关。

因此，准确预测蛋白质的二级结构与功能对于理解蛋白质的功能调控机制以及开发新的药物靶点具有重要意义。

生物大数据技术的兴起为蛋白质二级结构和功能的预测提供了有力的工具和方法。

生物大数据主要包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多个层面的信息。

蛋白质序列是蛋白质大数据中最基础也是最重要的一种信息，通过对蛋白质序列进行分析可以预测其二级结构和功能。

在预测蛋白质的二级结构方面，研究者们已经开发出了一系列的算法和工具。

这些算法主要利用蛋白质序列的特征和数据库中的已知蛋白质结构进行比对和建模。

其中，常用的蛋白质二级结构预测方法包括基于序列模式识别、人工神经网络、支持向量机等机器学习方法。

这些方法通过基于已知蛋白质结构的模板比对、序列特征提取以及分类算法建模，可以准确地预测出蛋白质的二级结构。

蛋白质的功能预测是另一个重要的研究领域。

根据蛋白质的二级结构和相似性，可以推断出其潜在的功能信息。

研究者们通常通过蛋白质家族分析、功能域预测以及生物通路分析等方法来预测蛋白质的功能。

例如，基于蛋白质家族分析的方法可以将未知蛋白质与已知蛋白质家族成员进行比对，从而推断出其可能的功能。

然而，蛋白质二级结构和功能预测仍然存在一定的挑战和局限性。

一方面，蛋白质二级结构和功能的预测精度和覆盖范围有限。

尤其是在没有已知蛋白质结构和功能的情况下，预测结果往往具有一定的不确定性。

蛋白质二级结构的预测以及二级结构与三级结构之间关联的探讨

蛋白质二级结构的预测以及二级结构与三级结构之间关联的探讨蛋白质的生物功能以其结构为基础。

随着人类基因组计划的顺利实施,蛋白质序列信息的积累速度远快于蛋白质结构数量的增长速度。

实验上研究蛋白质结构的主要手段有X射线晶体学技术、核磁共振衍射技术、电子纤维技术等。

然而,通过实验手段确定蛋白质的结构,不但成本高、耗时,而且实验中还会遇到一些目前无法解决的技术困难,因此人们非常希望利用理论计算的方法直接从序列信息出发来预测蛋白质结构,这是生物信息学研究的重要课题之一。

目前,直接从氨基酸序列信息出发来预测蛋白质三级结构还是有很多困难。

更多的焦点集中在去预测蛋白质二级结构。

由于二级结构单元是多肽链在三维空间折叠的基本元素,二级结构预测通常作为蛋白质空间结构预测的第一步,是蛋白质三级结构预测中重要的中间步骤,也是蛋白质折叠理论研究的重要挑战。

本文重点介绍了一种新的方法,即基于4肽结构字的多样性增量二次判别法（简称TPIDQD算法）,对2个大小不同的数据库进行了二级结构的预测。

同时对325个标准样本集合,进行了二级结构和三级结构关联的研究。

（1）新的预测算法大体分三步:首先用定义的三种4肽结构字（alpha、beta、coil）在序列中出现的频次作为多样源,从而建立标准源;然后用多样性增量结合二次判别法对任何一个序列片段中心残基的二级结构进行预测;最后进行一些修正后处理,包括:消除预测中的结构涨落以及用4肽边界字来修正预测后的结构边界。

（2）用TPIDQD算法首次对CB513数据库的二级结构进行了预测,3折交叉检验的预测精度Q3达到79.19%。

（3）建立了一个新的包括1645个非冗余蛋白质链的数据库,其中蛋白质结构分辨率高于3 Angstroms,序列相似性小于25%。

用TPIDQD算法对其中21残基片段中心残基的结构性质进行预测,10折交叉检验得到Q3为79.68%。

基于遗传算法的蛋白质二级结构预测的方法研究

基于遗传算法的蛋白质二级结构预测的方法研究【摘要】：生物信息学的主要目的之一在于了解蛋白质序列和三级结构之间的关系。

蛋白质的三级结构是由蛋白质序列经过折叠过程而得到的，但是具体理解这种折叠过程并不简单，能否直接从蛋白质序列预测它的三级结构一直是有争议的，因此比较积极的方法就是采用中间步骤--先对它的二级结构进行分类预测。

以下就是对蛋白质二级结构预测的一些方法的研究，主要是介绍神经网络与遗传算法等在蛋白质二级结构预测中的一些运用原理和展望。

【关键词】：蛋白质；氨基酸；二级结构预测；遗传算法文章旨在介绍遗传算法在蛋白质二级结构预测中的一些应用。

遗传算法（genetic algorilhm,GA）是模拟自然界生物进化机制的一种算法遵循适者生存、优胜劣汰的法则。

该算法是由美国密西根大学的Holland教授和他的学生在45 世纪65 年代创立的，算法植根于自然进化与遗传机理，用以模拟自然界的自适应现象，后来被引向广泛的工程问题，而快速发展成为一种”自适应启发式概率性迭代式全局搜索算法。

目前，已经被广泛应用于自动控制、机器人学、计算机科学、模式识别、模糊人工神经和工程优化等设计领域。

可以说已经成为众多领域共同关注的焦点。

是一种有广泛应用前景的算法，但是它的研究和应用在国内尚处于起步阶段。

1. GA的基本原理GA是一种迭代算法，它在每一次迭代时都产生一组解，这组解最初是随机生成的，在每次迭代时又有一组新的解由模拟进化和继承的遗传操作生成，每个解都有一个目标函数以进行评判，一次迭代称为一代。

通过执行同样的、惊人简单的复制、杂交和偶尔的变异操作，不断改善数据结构，构造出不同的代，得到不同的解，其中目标函数值较优的解被保留，较差的被淘汰，所以GA可以越过能垒，跳出局部较优点，到达全局最优点来完成它的搜索。

典型GA的执行过程如下：f：检验停机规则是否满足，如满足则停止运算，否则令k+1=k,转至步骤2继续运行2. GA在蛋白质结构预测中模型建立的主要方法GA在蛋白质结构研究中的应用关键步骤是构象的搜索和模型的建立。

蛋白质二级结构预测的一种新的编码方式

１１Ｏ
表２因子载荷矩阵
ｂａｓｉｓｏｆｃｏｄｉｎｇ．Ａｆｔｅｒｔｈｅｃｏｄｉｎｇｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄ，ｉｔｕｓｅｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｐｒｏｔｅｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｎｃｏｄｉｎｇ．ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ｐｒｏｐｅｎｓｉｔｙｆａｃｔｏｒ，ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ
ＨＩ
９７４ｌ１４６ｌ３；ｌ３５
２６
３９
（Ａ一螺旋）、Ｅ（Ｂ一折叠）、Ｃ（卷曲））的一种细化，将８种状态的二级结构转化为３种状态的二级结构一般采用如下几种形式：
络 …，该方法是由大量处理单元互联组成的非线性，并且自适应
提取了主要的影响因素，融合成３位编码。主成分分析的基础思
想足将数据原来的Ｐ个指标作线性组合，作为新的综合指标
２编码方式
５９８』１３ｌ１１
Ｍ５７５２３２
Ｎ
Ｐ
２Ｏ２
１９９
８８
ｍ６

基于决策森林的蛋白质二级结构预测算法研究

基于决策森林的蛋白质二级结构预测算法研究蛋白质是人类机体的重要组成并且机体内几乎所有的活动都需要具有特定功能的蛋白质参与。

蛋白质的空间结构决定其主要功能。

因此对于蛋白质结构的研究有助于更好的了解它的功能。

但并不能直接通过模拟蛋白质的折叠过程来了解它的空间结构。

然而蛋白质是由氨基酸序列组成的,因此,通过氨基酸序列来预测蛋白质的二级结构进而了解它的三维构象便成为了一种常用的方法。

在大数据、云计算和人工智能快速发展的时代背景下,采用机器学习的方法对蛋白质的二级结构进行预测已经成为生物信息学中的一个研究热点。

基于决策树森林模型及机器学习技术,本文深入研究了蛋白质的八类二级结构预测,主要研究内容如下:针对蛋白质的八类二级结构预测问题,提出了一种基于梯度提升的决策森林预测算法。

该算法基于氨基酸序列的PSSM谱特征采用交叉熵损失函数的二阶泰勒近似作为优化目标,以决策树确定的映射函数作为优化参数,通过贪婪地在特征值上选取最佳分裂点来构造决策树。

此外,为了防止过拟合,进一步在目标函数中引入了2L正则化项,以便控制模型的复杂度。

在标准的CB513蛋白质二级结构评估数据集上,本文提出的算法达到了64.89%的8Q准确率。

针对梯度提升决策森林算法运行速度慢的缺点,本文基于直方图思想提出了一种快速梯度提升的预测模型。

该模型通过直方图的方法将样本特征离散化,对于大量的样本数据采用单边梯度技术对数据进行采样,并采用特征绑定技术对多维特征进行降维,实现了样本数量和特征两个维度的并行。

通过大量的实验对影响模型性能的指标进行分析,实验结果表明,基于本文所提出的快速梯度提升算法对蛋白质的二级结构进行预测,在测试集上的8Q准确率达到了66.35%。

另外,在同样的数据集上,相对于其他算法来比较,本文所提出的算法运行速度非常快,时间复杂度很小。

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Ｅ－ａｌｑｕｎ＠１ｃｒｍｉ：ｉｏｅ６３．ｏｎ
ＱＵＷａｇｒｎＸＩｎａｙｓｕｔｒｌｃｓｅｒｄｃｏａｅｎＯＥ — Ｎｍｏｅ— Ｉｎ — ｅ．ＡＸａ．Ｉｉｈｎ．ｒｔｉｅｏｄｒｔｃｕａｌｓｓｐｅｉｔｎｂｓｄｏＴＫＮｄｌ－ｒａｉ
关键词：白质；级结构型预测；一蛋二Ｋ近邻算法
Ｄ：０７８．ｓ．０２８３．０．９５文章编号：０２８３（０８２— ２４０文献标识码：中图分类号：Ｐ９ＯＩ１．７／ｉｎ１０ — ３１０８．８３ｊｓ２２０１０ — ３１２０）９００ — ３ＡＴ３１
．
ｄｎｅｔｅｒｔｎａｅｔｅｇｂｒＯＥＫＮｅｃ —ｈｏｅｉＫｅｒｓｃｎｉｈｏ（Ｔ－Ｎ）ａｇｒｈｌｏｔｍｈｓｂｅｉｔｄｃｄ，ｎｈｃｂｓｄｎｅｃｄｎｔｅａｎｃｄｅｉａｅｎｎｒｕｅｉｗｉｈ，ａｅｏｎｏｉｇｈｍｉｏａｉｓ— ｏ
．
摘
要：白质二级结构类型预测是当今生物信息学研究的热点之一。利用氨基酸数字编码模型将氨基酸序列转换成数字信号，蛋
根据ＬＺ复杂度的算法计算了氨基酸的伪氨基酸成分，再对伪氨基酸成分用ＯＴＫＮ算法进行分类预测。Ｊｃｋｉ测试结果表Ｅ— Ｎａｋｎｅｆ明该算法能使得预测成功率有较大的提高。
ｉｇＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ，０８，４２：０－０．ｎ．ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉｔｓ２０４（９）２４２６ｃｏ
Ａｂｔａｃ：Ｐｒｔｉｓｃｎｄｒｓｕｔｒｐｅｉｔｎｓｈｅｏｏｏｎｏｍａｉｓｎｈｉａｅ，ｎｖｌｅｈｄｓｒｔｏｅｎｅｏａｙｔｃｕｅｒｄｃｉｉｒｏｔｈｔｆｂｉｉｆｒｔｃ．ｔｓＩｐｐｒａｏｅｍｔｏｂａｅｏｏｔｍａｅｉｓｄｎｐｉｌｖ—
基于ＯＥ — Ｎ算法的蛋白质二级结构类型预测ＴＫＮ
邱望仁，绚，卫中肖林
ＱｕＷａｇｒｎＸＡｕｎＬＮＷｅ－ｈｎＩｎ —ｅ，ＩＯＸａ，Ｉｉｚｏｇ
景德镇陶瓷学院信息工程学院，江西景德镇３３０３４３
ＩｆｒｔｎｎｉｅｒｇＳｈｏ，ｉｇｅｈｎＣｒｍｉｎｔｕｅＪｎｄｚｅＪａｇｉ３３０ＣｉａｎｏｍａｉＥｇｎｅｎｃｏｌＪｎｄｚｅｅａｃＩｓｉｔ，ｉｇｅｈｎ，ｉｎｘ３４３，ｈｎｏｉｔ
子，它的二级结构是指蛋白质肽链中局部肽段骨架形成的构象，其结构元件常分为全Ｏ蛋白、ｐ蛋白、／蛋白、ｐ蛋ｔ全ｃ１，３＋白４种折叠类型，其中仅螺旋和Ｂ折叠是最为典型和规则的
一
类结构。根据Ａｆｓｎ出的蛋白质的一级结构（ｎｎｅ提ｉ即氨基酸
１概述
现代分子生物学研究表明，白质是执行生物功能的大分蛋
能参数的自有能最小化方法，第二类方法从结构已知的蛋白质分子的氨基酸残基组成出发，进行统计数学的分析、归纳，制定出预测规则，用来预测未知蛋白质分子的结构类型。这类预测的方法很多，主要有ＣＣｖｒｎＤｓｆｉａｔ法、Ｄ（ｏａｉｔｉｉｎｎ）Ｋ近邻法、ａｃｍＳＭ法和神经网络法，甚至还有结合这些算法中某些算法或Ｖ
ｑｅｅｎｔｄｉｉａｓｇａｓｔｅｓｕｄａｉｏｃｄｏｏｓｔｏｉｉｃｒｒｔｄｕｎｃｉｏｇｔｌｉｎｌ．ｈｐｅｏｍｎａｉｃｍｐｉｉｎｓｎｏｐｏａｅｗｉｈｈｅｏｌｘｔｔｏｈｈＬ ’ ｌｏｉｈｍ．ｅｔｔｃｍｐｅｉｙｈｒｕｇｔｅＺｓａｇｒｔＴｈｒｓｌｆｔｅｅｅｕｔｈｓｐｓｕｏｍｉｏａｉｓｈｗｓｈｔｈｅｅｃｉｎｕｃｓｒｔｉｉｏｅｄ－ａｎｃｄｓｏｔａｔｐｒｄｉｔｏＳｃｅｓａｅｓｍｐｒｖｄ．ｏｅＫｅｗｏｒｙｄｓ：ｐｒｔｉｐｒｄｉｔｒｔｉｓｃｄｒｓｕｔｒｌｃｓｅ；ｐｉｌｖｄｎｅｔｅｒｔｎａｅｔｎｉｂｒＯＥ－ｏｅｎ；ｅｃｐｏｅｎｅｏｎａｙｔｃｕａｌｓｓｏｔｅｉｅｃ —ｈｏｉＫｅｒｓｅｈｏ（ＴＫＮＮ）ｒａｍａｅｃｇ
假设每一个类包含多个样本数据而且每个数据都有一个唯一的类标记表示这些样本是属于哪一个分类knn就是计算每个样本数据到待分类数据的距离取和待分类数据最k个样本数据那么这k个样本数据中哪个类别的样本数据占多数则待分类数据就属于该类别
２４０
ＣｍｕｒＥｇｎｅｉｎｐｌａｉｓ算机工程与应用ｏｐｔｎｉｒｇａｄＡｐｉｔｎ计ｅｅｎｃｏ
者不同参数情形下的综合算法Ｉ。１本文试着利用证据理论优化
类权重的Ｋ近邻算法运用于蛋白质二级结构类型预测。