机器学习_Protein Data Data Set(蛋白质数据数据集)
PIR蛋白质序列数据库
• 2. iProClass-蛋白质知识整合数据库
• iProClass（/iproclass/）
提供来自90多个生物学数据库的大量整合数据，包
括蛋白ID图谱服务、UniProtKB编注蛋白质摘要描
述和筛选UnParc数据库的蛋白质序列。使用 iProClass可以检索最新的蛋白质综合信息，包括： 功能、转导通路、相互作用、家族分类、基因和基 因组、功能注释标准体系（ontology）、文献和分
UniProt数据库的构成
• UniProt数据库
UniProt知识库（UniProtKB） UniProt档案（UniParc） UniProt参考资料库（UniRef） UniProt元基因组学 环境微生物序列数据库（UniMES）
19
1.UniProt知识库（UniProtKB）
• UniProt知识库是一个专家级的数据库，它 可以通过与其它资源进行交互查找的方式 为用户提供一个有关目的蛋白质的全面的 综合信息。UniProtKB包括两个组成部分： UniProtKB/Swiss-Prot UniProtKB/TrEMBL。
PIR 蛋白质序列数据库
（)
PIR的产生
• PIR（Protein Information resouce,蛋白质 数据库）的出现先于核酸数据库。在1960 年左右，Dayhoff和其同事们搜集了当时所 有已知的氨基酸序列，编著了《蛋白质序 列与结构图册》。从这本图册中的数据， 演化为后来的蛋白质信息资源数据库。
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UniProtKB/TrEMBL
• UniProtKB/TrEMBL收录的则是高质量的经计算 机分析后进行自动注释和分类的序列。计算机辅 助注释使用的是Spearmint规则，而人工注释依 据的则是蛋白质家族规则，包括HAMAP家族规 则（HAMAP family rules）、RuleBase规则、 PIRSF分类命名规则以及位点规则。 UniProtKB/TrEMBL还收录了所有EMBL-Bank/ GenBank/DDBJ核酸序列数据库中的编码序列的 翻译后蛋白质序列和来自拟南芥信息资源库 （TAIR）、SGD和人类Ensembl数据库中序列 的翻译后蛋白质序列。
基于机器学习的药物筛选的QSAR模型构建
基于机器学习的药物筛选的QSAR模型构建基于机器学习的药物筛选的QSAR模型构建摘要QSAR是指用化学结构信息和活性数据的定量关系描述方法，为药物筛选提供了有效的方法。
本文以药物筛选为目标，基于机器学习方法构建QSAR模型，实现对蛋白质和小分子化合物的活性预测。
首先，分析药物筛选中活性评价指标的类型和采集方法，并介绍QSAR模型的原理。
然后对机器学习算法进行比较和评估，选择了随机森林算法作为建立模型的基础。
接着，利用元学习的思想，进行变量选择，并建立了QSAR模型。
最后，通过实验数据的验证，验证了所建立的QSAR模型的可用性和有效性。
关键词：药物筛选； QSAR模型；机器学习；随机森林；变量选择AbstractQSAR refers to quantitative methods of describing the relationship between chemical structure information and activity data, which provides an effective method for drug screening. Based on machine learning methods, this paper constructs QSAR models for protein and small molecule compound activity prediction. Firstly, the types and collection methods of activity evaluation indexes in drug screening are analyzed, and the principle of QSAR model is introduced. Then, machine learning algorithms are compared and evaluated, and the random forest algorithm is selected as the basis for building the model. Next, using the idea of meta-learning, variable selection is carried out and a QSAR model is established. Finally, through the verification of experimental data, the usability and effectiveness of theestablished QSAR model are demonstrated.Keywords: drug screening; QSAR model; machine learning; random forest; variable selection引言药物研究是指发现新的药物候选分子，以及评估它们的活性并确定它们是否安全和有效的过程。
人工智能蛋白质设计(3篇)
第1篇随着人工智能技术的飞速发展，其应用领域逐渐拓宽，生物科技领域也不例外。
在众多生物科技领域的研究中，人工智能在蛋白质设计方面的应用备受关注。
蛋白质是生命活动的物质基础，具有多种功能，如催化、传递信号、构成细胞骨架等。
因此，蛋白质的设计与合成对于理解生命现象、开发新型药物以及生物材料等方面具有重要意义。
本文将介绍人工智能在蛋白质设计领域的应用，探讨其发展趋势及其带来的挑战。
一、人工智能蛋白质设计概述1. 蛋白质设计的背景蛋白质是生物体内最重要的生物大分子，由氨基酸组成。
蛋白质的功能与其结构密切相关，因此，蛋白质的设计与合成一直是生物科技领域的研究热点。
传统的蛋白质设计方法主要依赖于实验手段，如X射线晶体学、核磁共振等，但这些方法耗时费力，且成本较高。
2. 人工智能在蛋白质设计中的应用近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在蛋白质设计领域的应用逐渐显现。
人工智能可以模拟蛋白质的折叠、稳定性和功能，从而预测蛋白质的设计。
目前，人工智能在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构预测：通过人工智能算法，如深度学习、遗传算法等，可以预测蛋白质的三维结构。
（2）蛋白质功能预测：利用人工智能技术，可以预测蛋白质的功能，为药物设计提供理论依据。
（3）蛋白质工程：通过人工智能技术，可以设计具有特定功能的蛋白质，如酶、抗体等。
二、人工智能蛋白质设计的方法1. 深度学习深度学习是人工智能领域的一个重要分支，其在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构预测：通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以预测蛋白质的三维结构。
（2）蛋白质功能预测：利用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）、图神经网络（GNN）等，可以预测蛋白质的功能。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传变异的优化算法，在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构优化：通过遗传算法，可以优化蛋白质的结构，使其具有更高的稳定性。
生物信息研究中常用蛋白质数据库的总结
生物信息研究中常用蛋白质数据库简述内蒙古工业大学理学院呼和浩特孙利霞2010.1.5摘要：在后基因组时代生物信息学的研究当中，离不开各种生物信息学数据库。
尤其在蛋白质从序列到功能的研究当中，目前各种行之有效的方法都是基于各种层次和结构的蛋白质数据库。
随着计算机技术及网络技术的发展，目前的蛋白质数据库不论是所包含数据量还是功能都日新月异，新的数据库层出不穷。
一个新手面对如此浩瀚的数据量往往无从下手。
本文粗浅地为目前蛋白质数据库的使用勾画出一个轮廓，作为自己蛋白质研究入门的一个引导。
关键词：蛋白质；数据库0 引言随着科技的发展，个人的知识往往赶不上快速膨胀的信息量，人们为了解决这个问题，便创建了形形色色的数据库。
蛋白质数据库是指：在蛋白质研究领域根据实际需要，对蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释，构建出具有特殊生物学意义和专门用途的数据库。
蛋白质数据库总体上可分为两大类：蛋白质序列数据库和蛋白质结构数据库，蛋白质序列数据库来自序列测定，结构数据库来自X-衍射和核磁共振结构测定（详见图1）。
这些数据库是分子生物信息学的基本数据资源。
上世纪90年代，我国从事蛋白质研究的学者使用的蛋白质数据库储存介质还是国外实验室发布的激光光盘[1]。
信息的传播储存甚为不便。
随着蛋白质研究的发展飞快，同时伴随着计算机和因特网发展，蛋白质数据库的储存传播方式也发生的巨大的变化。
进入21世纪后，我们所用的各种蛋白质数据库都发展成为存储在网络服务器上，基于“服务器—客户机”的访问查询方式。
伴随着计算机及物理测试技术的发展数据库的容量和功能成数量级膨胀。
但是面对如此浩瀚的数据，新手往往感到无从下手，在需要时找不到自己需要的合适数据库。
本文从目前蛋白质数据库建立的的逻辑层次出发，系统地简绍了常用蛋白质数据的概况，它们的查询方法以及它们相互之间的联系。
同时尽量不涉及数据库建设和维护方面的计算机和网络这些数据库底层的技术，为蛋白质研究的入门者及对蛋白质感兴趣的人员的一个引导。
大学生生物信息学考试模拟题及解析
大学生生物信息学考试模拟题及解析一、单选题（每题 3 分，共 30 分）1、生物信息学中，用于分析 DNA 序列的常见软件是（）A BLASTB ClustalWC Primer PremierD MEGA2、以下哪种数据库主要存储蛋白质结构信息（）A GenBankB PDBC UniProtD SWISSPROT3、在基因预测中，开放阅读框（ORF）是指（）A 从起始密码子到终止密码子的一段序列B 具有特定功能的一段基因序列C 编码蛋白质的基因序列D 以上都不对4、进行系统发育分析时，常用的构建进化树的方法是（）A 邻接法B 最大简约法C 最大似然法D 以上都是5、以下哪种算法常用于序列比对（）A 动态规划算法B 贪心算法C 分治法D 回溯算法6、生物信息学中，用于分析基因表达数据的常用方法是（）A 聚类分析B 回归分析C 方差分析D 以上都是7、以下哪个不是常见的生物信息学文件格式（）A FASTAB GenBankC PDBD CSV8、在蛋白质序列分析中，用于预测蛋白质二级结构的方法是（）A 同源建模B 从头预测C 基于机器学习的方法D 以上都是9、进行基因功能注释时，常用的数据库是（）A GOB KEGGC ReactomeD 以上都是10、以下哪种技术可以用于大规模测序（）A Sanger 测序B 二代测序C 三代测序D 以上都是答案及解析：1、答案：A解析：BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是用于比较生物序列相似性的工具，常用于分析 DNA 序列。
ClustalW 主要用于多序列比对；Primer Premier 常用于设计引物；MEGA 用于构建进化树。
2、答案：B解析：PDB（Protein Data Bank）是主要存储蛋白质结构信息的数据库。
GenBank 主要存储核酸序列；UniProt 和 SWISSPROT 主要存储蛋白质序列信息。
蛋白质序列数据库
2 作者
▪ 数据或文章的作者是系统联系相关数据和科学研究的关键 因素；
▪ GenBank数据库的作者的输入全称姓和名的首字母
3 文章
▪ 最常见的生物科学文献是期刊文献，对于生物数据库的引用格式缺省 是期刊文献
▪ 文章也可出现在书、手稿及电子期刊上。 ▪ 期刊名、年份、文章的首页以及文章作者的姓
4 专利权
属性。
5 序列描述:
是在生物和（或）生物文献的上下文中描述一个生 物序列或生物序列集；
生物源（BioSource）－来源生物的信息； 分子信息（MolInfo）－－描述器指示分子类型，如基因，
mRNA，EST，肽链信息。
蛋白质数据分析
由于传统的用X光晶体衍射和核磁共振 技术测定蛋白质的三维结构、用生化方法 研究蛋白质功能的效率不高，无法适应由 基因组测序所带来的蛋白质序列数量飞速 增长的需要，近年来，许多科学家致力于 用理论计算的方法预测蛋白质的三维结构 和功能，提高蛋白质功能研究的效率，并 取得了一定的成果。
▪ 2个大写字母（分：基因信息号，核酸序列和蛋白质序列均有gi号； ▪ gi的来源：由源数据库提供；序列仅当其完整地被提交公
共数据库处理后，才最终达到一个序列号和一个gi号； ▪ 位置：在VERSION行中，版本号，gi号 ▪ 修改记录时，新记录与原先记录不同时（哪怕是一个碱基
a. 所有序列条目都经过有经验的分子生物学家和蛋白 质化学家通过计算机工具并查阅有关文献资料仔细核 实。
生物信息学题库 -精校+整理
生物信息学题库一、名词解释1、生物信息学:生物分子信息的获取、存贮、分析和利用;以数学为基础，应用计算机技术，研究生物学数据的科学。
2、相似性(similarity):相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA 碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。
3、同源性(homolo gy):生物进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系。
4、BLAST(Basic Local Alignment Search Tool):基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。
5、HMM隐马尔可夫模型:是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型，包括序列的匹配，插入和缺失状态，并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。
6、一级数据库:一级数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释(投稿文章首先要将核苷酸序列或蛋白质序列提交到相应的数据库中)7、二级数据库:对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。
8、GenBank:是具有目录和生物学注释的核酸序列综合公共数据库，由NCBI构建和维护。
9、EMBL: EMBL实验室：欧洲分子生物学实验室。
EMBL 数据库：是非盈利性学术组织EMBL建立的综合性数据库，EMBL 核酸数据库是欧洲最重要的核酸序列数据库，它定期地与美国的GenBank、日本的DDBJ数据库中的数据进行交换，并同步更新。
10、DDBJ:日本核酸序列数据库，是亚洲唯一的核酸序列数据库。
11、Entrez:是由NCBI主持的一个数据库检索系统，它包括核酸，蛋白以及 Medline文摘数据库，在这三个数据库中建立了非常完善的联系。
12、SRS(sequence retrieval system):序列查询系统，是EBI提供的多数据库查询工具之一。
生物信息学名词解释
1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。
利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。
2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。
序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。
P988.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。
包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。
P299.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。
P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。
P37值：衡量序列之间相似性是否显著的期望值。
E值大小说明了可以找到与查询序列（query）相匹配的随机或无关序列的概率，E值越接近零，越不可能找到其他匹配序列，E值越小意味着序列的相似性偶然发生的机会越小，也即相似性越能反映真实的生物学意义。
P9512.低复杂度区域：BLAST搜索的过滤选项。
指序列中包含的重复度高的区域，如poly（A）。
生物信息学名词解释
1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。
利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。
2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
3.FASTA序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。
4.genbank序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“//”结尾。
5.Entrez检索系统：是NCBI开发的核心检索系统，集成了NCBI的各种数据库，具有链接的数据库多，使用方便，能够进行交叉索引等特点。
6.BLAST：基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。
P947.查询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。
P988.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。
包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。
P29 9.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。
P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。
蛋白质结构域数据库
胞外末端： Asp （天冬氨酸）、 Ser （丝氨酸）和 Pro （脯氨酸） 胞外-内分界区：Trp（色氨酸） 跨膜区：Leu（亮氨酸）、Ile（异亮氨酸）、Val（缬氨 酸）、Met（甲硫氨酸）、Phe（苯丙氨酸）、Trp（色 氨酸）、 Cys （半胱氨酸）、Ala（丙氨酸）、 Pro（脯 氨酸）和Gly（甘氨酸） 胞内-外分界区：Tyr（络氨酸）、 Trp（色氨酸）和Phe（苯丙氨酸） 胞内末端：Lys（赖氨酸）和Arg（精氨酸）
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课程安排
一、蛋白质理化性质分析
使用工具：Protparam
使用工具：TMpred 使用工具：PredictProtein 使用工具：InterProScan 使用工具：SWISS-MODEL/SWISS-PdbViewer
二、跨膜区分析
三、二级结构分析
四、结构域分析
五、蛋白质三级结构分析
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蛋白质二级结构分析工具
工具 BCM Search Launcher HNN 网站 / 备注 包括了常见的蛋白质结构分 析程序入口，一般分析可以 以此服务器作为起点 http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi基于神经网络的分析工具， bin/npsa_automat.pl?page=npsa_nn.html 含序列到结构过程和结构到 结构处理 /~www- 基于 Jnet 神经网络的分析程 jpred/submit.html 序，并采用 PSI-BLAST 来构 建序列 Profile 进行预测 ，对 于序列较短、结构单一的蛋 白预测较好 /~nomi/ 预测蛋白质序列中潜在的亮 nnpredict.html 氨酸拉链结构和卷曲螺旋 http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces 基于双层前反馈神经网络为 /nnssp-simple.html 算法，还考虑到蛋白质结构 分类信息 http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces 预测时考虑了氨基酸残基间 /predator-simple.html 的氢键
蛋白质常用数据库一文看懂!
蛋白质常用数据库|一文看懂！蛋白质数据库是指专门存储蛋白质相关信息的数据库。
它们收集、整理和存储大量的蛋白质数据，包括蛋白质序列、结构、功能、互作关系、表达模式、疾病关联等信息。
蛋白质数据库提供了对这些数据的检索、查询和分析功能，为科学研究人员、生物信息学家和药物研发人员等提供了重要的资源。
蛋白质数据库的内容通常来自于实验室实际测定的蛋白质数据，如蛋白质序列测定、结晶学、核磁共振、质谱等技术获得的数据。
这些数据经过验证和标准化后，被整合到数据库中，使研究者能够方便地访问和利用这些数据进行各种研究工作。
下面是笔者总结的常用蛋白质数据库及网址，供大家参考。
⓪BioXFinder：BioXFinder是国内第一个也是唯一一个生物数据库：收录50多万条高质量的、整合多个来源数据，手工注释的非冗余的蛋白质信息，包含蛋白质的基本信息、序列、序列特征、功能、名称和谱系、亚细胞定位、疾病与变异、翻译后修饰、表达、相互作用等信息。
蛋白结构库：收录19多万条经过X射线单晶衍射、核磁共振、电子衍射等实验手段确定的蛋白质结构数据。
包括蛋白3D结构、基本信息、实验数据、参考文献等。
①UniProt：UniProt是一个综合性的蛋白质数据库，提供了大量蛋白质的序列、结构、功能、互作关系和注释信息。
它整合了多个来源的数据，包括Swiss-Prot、TrEMBL和PIR数据库。
②Protein Data Bank (PDB)：PDB是存储蛋白质和其他生物大分子结构的数据库。
它提供了实验确定的蛋白质结构的三维坐标数据，可用于结构生物学研究、药物设计和分子模拟等领域。
③NCBI Protein：NCBI Protein是美国国家生物技术信息中心（NCBI）提供的蛋白质数据库，包含了大量的蛋白质序列数据，可以进行蛋白质的基本信息查询和比对分析。
④Ensembl：Ensembl是一个综合性的基因组注释数据库，包含了多个物种的基因组序列、基因结构、转录本和蛋白质信息。
一步一步教你使用NCBI数据库资源
一步一步教你使用NCBI数据库资源随着ncbi数据库各种资源的涌现，NCBI已经成为科研工作者必不可少的资料查找，数据分析的工具。
那么NCBI数据如何使用，新手入门一步一步教你认识和使用NCBI数据库。
一综合数据库NCBI数据库集美国国立生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information)，即我们所熟知的NCBI是由美国国立卫生研究院(NIH)于1988年创办。
创办NCBI的初衷是为了给分子生物学家提供一个信息储存和处理的系统。
除了建有GenBank核酸序列数据库(该数据库的数据资源来自全球几大DNA数据库，其中包括日本DNA数据库DDBJ、欧洲分子生物学实验室数据库EMBL以及其它几个知名科研机构)之外，NCBI还可以提供众多功能强大的数据检索与分析工具。
目前，NCBI提供的资源有Entrez、Entrez Programming Utilities、My NCBI、PubMed、PubMed Central、Entrez Gene、NCBI Taxonomy Browser、BLAST、BLAST Link (BLink)、Electronic PCR等共计36种功能，而且都可以在NCBI的主页上找到相应链接，其中多半是由BLAST功能发展而来的。
1 NCBI最新进展1.1 PubMed搜索功能的增强去年，NCBI对PubMed进行了几项改进工作，改动最大的是搜索界面和摘要浏览界面。
其中，搜索界面中新增了“Advanced Search”选项(这实际上是对以往“Limits”和“Preview/Index”功能的整合)，并且增加了一个新的窗口，用户可以在此窗口下通过“论文作者名”、“论文所属杂志名称”、“论文出版日期”等限定条件进行搜索。
而且，“论文作者名”和“论文所属杂志名称”还设有文本框自动填充功能。
现在，在PubMed数据库中进行文本搜索的同时还可以立即通过两个“内容传感器(content sensors)”进行分析。
蛋白质生物信息学-数据库
Pfam数据库由英国生物化学物理研究所（European Bioinformatics Institute，EBI） 维护，利用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）进行蛋白质序列分析 ，将序列划分为不同的家族。Pfam数据库提供了丰富的注释信息和可视化的家族结构
图。
外，Pfam数据库还提供了丰富的注释信息 ，有助于深入了解蛋白质家族的特性和进化
关系。
InterPro数据库在蛋白质功能预测中的应用
总结词
InterPro数据库整合了多种蛋白质序列和结构信息，为 预测蛋白质功能提供了全面的资源。
详细描述
InterPro数据库将多个蛋白质数据库（如SWISS-PROT 、Pfam等）进行整合，提供了一个统一的查询平台。通 过比对InterPro数据库，可以同时获取多个数据库中的 注释信息，从而更全面地了解蛋白质的结构和功能。此 外，InterPro数据库还提供了功能域、跨膜结构等更深 入的信息，有助于更准确地预测蛋白质的功能。
云计算平台将提供更灵活、可扩展的计算资源， 支持蛋白质生物信息学数据库的高效运行和数据 共享。
人工智能和机器学习
人工智能和机器学习技术将被应用于蛋白质生物 信息学数据库，以自动提取有价值的信息，提高 数据分析的准确性和效率。
数据库在蛋白质生物信息学中的重要性和应用前景
蛋白质结构预测
数据库中存储的蛋白质序列和结构信息，可用于预测蛋白质的三维 结构，有助于理解蛋白质的功能和相互作用。
选择合适的查询方式
根据需要选择合适的查询方式，如 简单查询或复合查询。
使用适当的关键词
选择与主题相关的关键词进行查询 ，避免使用过于宽泛或模糊的关键 词。
筛选结果
NCBI所有数据库简介
美国国家生物技术信息中心(National Center of Biotechnology Information)唐志立它的使命包括四项任务：1. 建立关于分子生物学，生物化学，和遗传学知识的存储和分析的自动系统2. 实行关于用于分析生物学重要分子和复合物的结构和功能的基于计算机的信息处理的，先进方法的研究3. 加速生物技术研究者和医药治疗人员对数据库和软件的使用。
山东师范大学2016年4月10日星期日30则留学生经典笑话，英语不好伤不起！凭你在国内口语练得多么娴熟，去了国外，照样有犯痴呆傻的时候！1、有次房东问我：did u eat anyting yet? 我说：no.她听后重复了一遍：so u didn’t eat anyting. 我说：yes.房东老太太犹豫了下又问：did u eat? 我说：no.她接着说：so u didn’t eat. 我说：yes. 估计她当时要崩溃了……2、刚上班不久，有个公司的A/R打电话来催支票，我循例问了一下他是哪间公司打来的，那男的很有礼貌的说：This is xxx calling from Beach Brother.听懂了很开心，不过由于对公司名字还不熟，心想先用笔记下来公司名，省得等下忘记了，正得意忘形之间，顺嘴开始拼写人家公司的名字，还说得一本正经：b.i.t.c.h.bitch, correct? 那男的终于还是没能忍住怒火，近似于怒吼似的对我喊道：NO!B.E.A.C.H.BEACH! 接下来的一年里，没再跟这间公司有过任何生意往来……3、我男朋友以前在温哥华乘skytrain 的时候，一个白人女人说：I am sorry. 他直接说：you are welcome. 对方都呆了。
4、第一次跟老外去打painball，玩的是抢旗的那种。
由于第一次玩，一直跟着个看起来很专业的队友跑，一路上躲着子弹跑到对方的base. 我们人都挂了，对方就剩一个人在看老家，就听那老外跟我说了一大堆术语，我也没听懂。
在人工智能时代贡献文献情报领域的智慧和方案
摘要:随着ChatGPT 的爆火和AIGC 的发展,新一代人工智能技术引发了人们关于数字内容生产方式、行业变革的畅想和讨论,同时也引发了信息资源管理学人拥抱技术变革之外的更多思考。
基于此我刊从信息资源管理学科建设和事业发展的高度出发,邀请6位专家开展相关研讨。
(1)AIGC 与文献情报领域:人工智能技术飞速发展的本质在于数据资源不断丰富和质量提升带来的知识获取能力提升。
文献情报领域应充分认识自身价值和作用,积极发挥自身数据资源优势,有效利用知识组织管理专长,主动融入当前AI 技术的研发大潮,积极贡献智慧和方案。
(2)AIGC 的颠覆性变革:ChatGPT 的出现为图书情报界带来了颠覆性挑战,学科应积极推进人工智能时代的变革抓住机遇,围绕知识生产、资源发现、知识关联、科研伦理探索新的生长点。
发挥我国集约化政策和举国体制优势,推进信息服务向知识服务内容生成服务的转型,释放全社会知识生产力。
(3)AIGC 与文化遗产资源:ChatGPT 开创了模型主导内容生产的时代,同时AIGC 对文化遗产资源智慧化加工路径和智慧化服务模式也产生了深远影响。
未来我们应在AIGC 中赋予人类的公序良俗等普适的价值理性,并积极迎接和推动文化遗产领域的范式变革。
(4)AIGC 与古籍智能信息处理研究:ChatGPT 在推进古籍智能信息处理研究、促进文化传播与文明传承方面发挥积极作用的同时,也带来了文化价值与国家安全、内容安全与信息治理、信息素养与人文教育等方面的挑战。
展望未来我们应在提供高质量大规模的典籍精加工数据等方面努力,以构建科学、全面和体系化的信息安全与数字伦理体系。
(5)AIGC 与智能工具变革:分析AIGC 技术发展中大数据、大模型、大算力的三要素,以及数据量的大而全、数据分析的细粒度化、语义关联的多源多模态语义融合、信息服务的人机融合和智能交互的四向发展。
指出AIGC 将在生产革新、自动生成和生态培育3方面带来内容生产范式变革;同时,也会在技术垄断和霸权、网络信息安全、技术融合等方面带来挑战。
机器学习算法在生物信息学中的应用 毕业论文
机器学习算法在生物信息学中的应用毕业论文目录摘要 (I)Abstract (I)目录 (I)绪论 (1)1.1生物信息学简介 (1)1.2 机器学习算法在生物信息学中的应用 (2)1.3 QSAR简介 (4)1.4 论文的主要内容 (5)第一章机器学习算法 (6)2.1 决策树算法 (6)2.1.1 C4.5算法 (7)2.1.2 随机决策树算法 (9)2.1.3 随机森林算法 (10)2.2. 集成学习算法 (11)2.2.1 集成学习算法概述 (11)2.2.2 AdaBoost算法 (14)2.2.2.1 Boosting算法介绍 (14)2.2.2.2 Adaboost算法描述 (15)2.2.3 Bagging算法 (17)2.2.3.1 Bagging 算法的提出 (17)2.2.3.2 Bagging算法描述 (18)2.3 SVM算法 (19)2.3.1 统计学习理论 (19)2.3.2 支持向量分类算法 (21)2.3.2.1 最优分类面 (21)2.3.2.2线性可分的情况 (21)2.3.2.3非线性可分情况 (23)2.3.3 支持向量回归算法 (23)2.3.3.1 ε-不敏感损失函数 (23)2.3.3.2 线性回归情况 (24)2.3.3.3 非线性回归情况 (25)2.3.4 支持向量机核函数 (26)2.4 本章小结 (28)第二章用集成学习算法预测亚细胞定位 (29)3.1 蛋白质亚细胞定位的生物学基础 (30)3.2 亚细胞定位预测方法现状 (33)3.3 数据集以及特征参数的提取 (36)3.4 实验与分析 (37)3.4.1 预报模型参数的选择 (37)3.4.2 预报模型 (39)3.4.3 预报模型验证 (39)3.4.4 分析与讨论 (40)3.5 本章小结 (41)第三章5-脂氧化酶抑制剂的QSAR研究 (42)4.1 引言 (42)4.2 材料和方法 (43)4.2.1 数据集 (43)4.2.2 计算机硬件与软件 (43)4.2.3 分子描述符 (43)4.2.4 基于支持向量回归算法的特征选择 (44)4.3 结果和讨论 (44)4.3.1 建模变量的选择 (44)4.3.2 SVR模型参数的选择 (44)4.3.3 SVR模型 (48)4.3.4 SVR模型验证 (48)4.3.5 讨论 (49)4.3.5.1 SVR参数的讨论 (49)4.3.5.2 敏感性分析 (49)4.4 本章小结 (51)第四章在线web预报服务器的建立 (53)5.1 J2EE技术与MVC模式 (53)5.1.1 J2EE概述 (53)5.1.2 J2EE分布式多层应用模型 (54)4.1.3 MVC模式 (56)5.1.4 基于J2EE的MVC模式 (57)5.2 系统的总体设计 (59)5.2.1 系统的结构设计 (59)5.2.1 系统环境与开发工具 (60)5.3 系统的详细设计 (61)5.4 已完成的在线web预报服务器 (63)5.5 本章小结 (64)第五章总结与展望 (65)6.1 全文总结 (65)6.2 工作展望 (66)参考文献 (67)附录一. 1-苯基-2氢-四氢三嗪-3-酮同系物结构及活性值数据 (76)攻读硕士期间发表及已录用论文 (78)致谢 (79)第一章绪论1.1生物信息学简介20世纪后期，人类和其他生物物种基因组学的研究飞速发展，生物信息的增长惊人，生物科学技术极大地丰富了生物科学的数据资源。
蛋白质数据库介绍
SWISS-PROT或TrEMBL /sprotPIRMIPSJIPID已经和ExPASy 三、蛋白质二级结构预测网站（数据库）4始建于基于对蛋白质家族中同源序列多重序列比对得到的保守区域，这些区域通常与生物学功能相关。
数据库包括两个数据库文件：数据文件Prosite5蛋白质二级结构构象参数数据库DSSP6蛋白质家族数据库FSSP7同源蛋白质数据库HSSP在前面已经述说过了。
第二节、蛋白质序列分析方法一、多序列比对双序列比对是序列分析的基础。
序列之间的关系，生物学模式方面起着相当重要的作用。
多序列比对有时用来区分一组序列之间的差异，但其主要用于描述一组序列之间的相似性关系，法建立在某个数学或生物学模型之上。
因此，正如我们不能对双序列比对的结果得出果也没有绝对正确和绝对错误之分，相似性关系以及它们的生物学特征。
我们称比对前序列中残基的位置为绝对位置。
置Ⅰ相对位置。
显然，同一列中所有残基的相对位置相同，而每个残基的绝对位置不同，因为它们来自不同的序列。
绝对位置是序列本身固有的属性，也就比对过程赋予它的属性。
算法复杂性多序列比对的计算量相当可观，时间和内存空间与这两个序列的长度有关，或者说正比于这两个序列长度的乘积，用（的两维空间扩展到三维，即在原有二维平面上增加一条坐标轴。
这样算法复杂性就变成了（例如，如果用某种颜色表示一组高度保守的残基，则某个序列的某一位点发生突变时，则由于颜色不同，就可以很快找出。
颜色的选择可以根据主观愿望和喜好，但最好和常规方法一致。
用来构筑三维模型的按时氨基酸残基组件和三维分子图形软件所用的颜色分类方法，比较容易为大家接受（表2）。
多序列比对程序的另一个重要用途是定量估计序列间的关系，关系。
关系。
相似性值低于预料值，那么有可能是序列间亲缘关系较远，也可能是比对中有错误之处2同步法实质是把给定的所有序列同时进行比对，而不是两两比对或分组进行比对。
其基本思想是将一个二维的动态规划矩阵扩展到三维或多维。
基于机器学习的蛋白质相互作用预测精度与数据集关系的研究
摘要机器学习研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习在数据挖掘、计算机视觉、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断等领域有广泛的应用。
蛋白质在细胞的生命活动中扮演着重要角色，是细胞活性及功能的最终执行者，蛋白质功能的发挥是通过蛋白质之间的相互作用实现的，蛋白质间的相互作用是所有生物体保持正常生理功能的基础。
鉴于用实验方法测定蛋白质相互作用的局限性，近年来, 研究者利用机器学习的方法结合蛋白质的结构等生物学信息预测蛋白质之间的相互作用，并且提出了许多具有不同预测精度的预测方法。
我们发现多数预测方法的精度存在着偏差。
本文利用人类和酵母菌的蛋白质相互作用数据集结合多个编码方法，研究利用机器学习算法预测蛋白质间的相互作用的预测精度与数据集的样本重复性间的关系。
主要内容如下：正负数据集的构造是利用机器学习方法预测蛋白质相互作用的基础。
首先利用图论的邻接矩阵和最大匹配方法分别对人类和酵母菌构造两类正数据集和负数据集，进而构造机器学习使用的数据集。
两类中的每个数据集都具有不同的样本重复率，用来分析预测精度与数据集的样本重复性间的关系。
然后用自动协方差、局部描述符、伪氨基酸组成和三元组这四种编码方法对这构造的数据编码，用两种机器学习方法：k-近邻和随机森林，对编码后的数据进行训练和预测。
最后对预测结果进行了详细分析。
实验结果表明，对每个机器学习方法和4种编码方法，正负数据集中蛋白质样本重复率不同预测的精度也不同，随着数据集中蛋白质样本的重复率由高到底的变化，对应的预测精度也随之相应变化。
由此，我们得出正负数据集中样本的重复性对机器学习方法的预测精度有直接的影响，分析机器学习方法的预测结果时要考虑正负数据集中样本的重复性。
关键字：蛋白质相互作用；精度；数据；重复率ABSTRACTMachine learning research computer how to simulate or achieve the learning behavior of human to acquire new knowledge or skills and reorganize existing knowledge structure to improve their performance continuously. It is a fundamental way to make computer intelligent. Machine learning has a wide range of applications in data mining, computer vision, biometric, search engines, medical diagnosis and other fields. The protein plays an important role in the cell’s life activities, it is a final execution of cell viability and function. The protein function is through protein-protein interaction (PPI) to play a role, PPI is the basis of all the living organisms to maintain normal physiological function. In view of the limitations of experimental method to identify PPI, in recent years, the researcher use machine learning combined with the structure of proteins and other biological information to predict PPI, and bring forward many prediction methods which has different accuracy. We find that the accuracy of most of the prediction methods exist deviation.Basing on the human and yeast protein interaction datasets and combining with multiple coding method, this paper study the relationship between the repetition rate of samples datasets and the accuracy of the prediction of which use machine learning to predict the PPI. The main contents are as follows:The structure of the positive and negative datasets is the foundation of which use machine to predict the PPI. Firstly, use the adjacency matrix and maximum match of the graph theory to build respectively two kinds of positive datasets and negative datasets of humans and yeast, and then construct the datasets that machine learning used. In the both types, each dataset has different samples’ repetition rate, which can be used to analyse the relationship between the accuracy of the prediction and the samples’ reproducibility of datasets. Afterwards, use four encoding methods which are respectively the auto-covariance, the local descriptor, the amino acid composition and conjoint triad to encode those datasets. And then train and predict the encoded data by two methods of machine learning: the k-nearest neighbour and the random forest. Finally, analyze the prediction results in detail.The experimental results show that the differ of the protein samples’ repetition rate in the positive and negative datasets can lead the different prediction accuracy for each machinelearning methods and four kinds of coding method. As the protein samples’ repetition rate changes from high to low, the corresponding prediction accuracy will change relatively. Thus, we conclude that the samples’ reproducibility in the positive and negative datasets has a direct impact on the accuracy of the prediction of machine learning. So, when analyse the predicted results of the machine learning, it is necessary to consider the samples’ reproducibility in the positive and negative datasets.Key words: Protein-protein interaction (PPI); Accuracy; Dataset; Repetition rate目 录第一章 绪论 (1)1.1背景 (1)1.1.1生物信息学 (1)1.1.2蛋白质相互作用 (1)1.2研究意义 (2)1.3蛋白质相互作用的研究现状 (2)1.4论文结构 (3)第二章 机器学习算法和相关工具 (4)2.1 K-近邻（K-nearest neighbor) (4)2.2随机森林(random forest) (5)2.3 Weka (5)2.4 MATLAB (6)2.5 本章小结 (7)第三章 数据集的构造 (8)3.1 数据库简介 (8)3.1.1蛋白质序列数据库 (8)3.1.2蛋白质结构数据库 (9)3.1.3蛋白质相互作用数据库 (9)3.2 数据集的构造 (10)3.2.1 以往数据处理方法 (10)3.2.2 本文数据处理方法 (11)3.3本章小结 (14)第四章 蛋白质的编码 (15)4.1编码方法介绍 (15)4.1.1自协方差(auto covariance) (15)4.1.2伪氨基酸组合(pseudo amino acid composition) (17)4.1.3局部描述符(Local Descriptor) (19)4.1.4三元组(conjoint triad) (20)4.2代码实现 (22)4.3本章小结 (26)第五章 实验结果与分析 (27)5.1实验描述 (27)5.1.1数据格式转换 (27)5.1.2 Weka平台下的算法学习 (27)5.2实验结果分析 (28)5.2.1相关概念 (28)5.2.2第一组数据结果分析 (29)5.2.3第二组数据结果分析 (31)5.2.4两组数据图像的对比分析 (33)5.3 本章小结 (34)第六章 结论与展望 (35)参考文献 (36)攻读硕士学位期间取得的研究成果 (41)致 谢 (42)第一章绪论第一章绪论1.1背景1.1.1生物信息学生物信息学(bioinformatics)是综合运用应用数学、统计学和计算机科学的工具和方法来研究生物学有关问题的交叉学科，跨越了信息科学和生命科学两大学科，包括基因组学和蛋白质组学。