蛋白转导域（PTD）的预测及其穿膜功能机制的初步研究

论文题目: 蛋白转导域（PTD）的预测及其穿膜功能机制的初步研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 生物医学工程

作者: 杨啸林

导师: 张正国

关键词: 蛋白转导域,生物信息学,人周期蛋白,机器学习,支持向量机,直推式

文献来源: 中国协和医科大学

发表年度: 2005

论文摘要: 蛋白转导域(PTDs)是一段富含碱性氨基酸的短肽。因其能携带活性蛋白质穿过细胞膜，可能成为新一代基因治疗和分子治疗的工具，是近年来分子生物学中具有重要意义的研究领域。到目前为止，无论是PTD的数目还是对其穿膜机制的认识都十分有限。本研究首先利用支持向量机(SVM)和直推式支持向量机(TSVM)算法，对来源于SwissProt数据库的蛋白序列片段进行模式识别分析，比较了两者的性能和应用中的特点。综合两种方法的预测结果识别出1211个新的PTDs。然后本研究对其中的一个预测结果hPerl-PTDs，进行理化性质和结构特征分析，探讨了与其穿膜功能相关的因素。本研究的主要内容和成果如下： 1．建立了基于局域网的生物分析平台。该平台既整合了一些常用和最新的蛋白分析工具以及必要的数据库，还包括了后续研究所需要的一些软件工具。此平台不仅可以为实验室提供基于Web界面的生物计算分析服务，也为下一步研究搭建了所需的分析平台。 2．利用模式识别的方法SVM和TSVM预测PTDs。主要工作包括： (1)建立PTDs分析数据库。该数据库包含了已经过实验证实的PTDs、从SwissProt数据库提取的序列片段和预测的结果； (2)建立了针对PTDs特性的向量特征描述方法。用68个数值来描述蛋白质序列片段的整体物理化学性质和相关理化性质沿蛋白序列的分布。支持向量机良好的分类性能充分证明此种PTDs性质描述方法的有效性； (3)探索性地将TSVM应用于生物数据分析中。本实验构建了TSVM和SVM两类分类器，利用交叉验证和网格搜索的方法对分类器进行参数优化后，两者均表现出很好分类的性能，准确度达到90％以上，平均敏感度

论文目录:

英文缩略词表

中文摘要

英文摘要

前言

第一章生物信息分析平台的构建

前言

实验方法

实验结果

结果讨论

本章小结

参考文献

第二章应用支持向量机算法识别蛋白转导域

前言

实验方法

实验结果

结果讨论

本章小结

参考文献

第三章人Period1蛋白转导域功能相关因素研究

前言

实验方法

实验结果

结果讨论

本章小结

参考文献

总结

附录1: Poisson-Boltzmann方程及其有限差分法求解

附录2: 基于统计学习理论的支持向量机

综述1: 蛋白质分析中的生物信息学方法

综述2: 蛋白转导的机制及其应用

致谢

发布时间: 2006-10-13

参考文献

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蛋白转导域（PTD）的预测及其穿膜功能机制的初步研究

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