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模式识别方在生物信息学与红外光谱分析中的应用
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中文摘要
模式识别方法在生物信息学
与红外光谱分析中的应用
分析化学专业
研究生谭福元 指导教师李梦龙教授
随着计算机技术和测量技术的不断进步,各种生物、化学数据正以空前的
速度增长,大批的数据库也应运而生。如何从大量已知的数据和实验事实中抽
提规律是广大生物、化学工作者所面临的重要课题.模式识别是数据信息采掘
技术的主要方法之一,并己在工业、农业、国防、生物医学、气象、天文学等许
多领域获得了广泛应用。本文利用模式识别方法分别对蛋白质序列和红外光谱
进行了特征提取,并建立起相应的分类识别体系,取得了较好的结果,具体如
下:
蛋白质亚细胞位点预测是生物信息的基础与重要内容之一.本文首先在传
统双肽替代模型的基础上,利用特征优选工具遗传算法.偏@4,--乘法(GA.PLs)
对线粒体蛋白、钾离子通道蛋白各双肽成分的重要性进行了评估,并从中优选
了一些对蛋白质识别更为有效的特征双肽成分建立亚细胞预测模型。实验结果
表明:并不是所有的双肤成分在蛋白质识别过程中都是有效的,某些双肽成分
甚至是冗余的信息。由于该方法是一个在蛋白质序列基础上建立的统计方法,
不需要知道蛋白质序列的生物信息,就可以对蛋白质序列进行分类识别。这将
有助于解决当蛋白质实验数据缺乏的情况下,亚细胞位点的预测问题,对未知
蛋白序列的注释提供信息;针对挑选出的特征双肽的进一步研究可能为生物实
验过程提供参考,有助于进一步的药物设计研究中药物作用靶标的筛选,从而
节省药物开发的时间与费用等.
类似的,我们双肽替代模型的基础上利用电压门控钾离子通道的局部跨膜
片段信息对其进行了分类识别,结果表明去除蛋白质序列中其他区域的冗余信
息,利用表现蛋白质功能的特征区域,能够更好地来表征一条蛋白质,预测效
果效果比基于蛋白质全序列的方法好。
跨膜区的拓扑信息是膜蛋白二级结构预测的重要内容。本文从信号处理的
角度出发,以钾离子通道蛋白为研究重点,使用对跨膜蛋白影响最为显著的疏水
值,将蛋白质序列转换为数字序列,然后对其进行离散小波变换。利用小波变换
的多尺度分辨率特性,分解原始疏水序列,并通过逐层重构其低频系数,较为准
确的得到了钾离子通道蛋白跨膜螺旋区的数目和跨膜区起止位置。
红外光谱是有机物结构鉴定的有效工具,但其吸收峰数目多,图形复杂,这
给谱图解析带来了一定困难。本文利用小波的“多分辨率”特性对传统傅立叶光谱
进行了一次探索性的改变:通过分解重构傅立叶光谱,初步考察了不同的小波家
族在各分解尺度下,小波系数包含的官能团信息的差异;考虑到减少光谱特征维
数的同时能尽可能多的保留官能团信息,我们认为相对于其他小波而言,dmey
小波分解到第三层时,具有最好的结构信息表征能力,并以此构建了一个新型的
Transform
InfraredWaveletCoefficients
红外.小波系数库(Fourier Library,
FTIR.WC)。库有哪些信誉好的足球投注网站与结构解析实验显示:同传统傅立叶变换红外光谱库相比,
该系数库也能较好的完成库有哪些信誉好的足球投注网站的任务,同时由于体积较小,解析所花费的时间
也随之减少.这也意味着利用小波系数来表达红外信息是有可能的,我们期望这
能为后继研究奠定一定的基础,最终能形成与传统傅立叶变换红外光谱所不同的
新体系,为红外光谱解析注入新的思想。
关键词:特征提取信号处理序列分析红外小波系数库
Ⅱ
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ABSTRACT
ofPattern in
ApplicationRecognitionTechniques
BioinformaticsandInfrared
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