本文主要研究内容
作者郭丽萍（2019）在《基于深度学习的蛋白质-ATP绑定位点预测研究》一文中研究指出：ATP(三磷酸腺苷)是一种不可或缺的物质,可以为细胞提供能量从而保证了各种生物生命活动能够有序地进行。ATP与蛋白质的相互作用就是通过ATP与蛋白质上的ATP绑定位点结合实现的,蛋白质就是利用ATP所提供的动力去执行各种生物功能。因此能够准确地预测出蛋白质-ATP绑定位点对我们研究蛋白质的功能以及其他生物学领域都有着重大的意义。随着计算机学科的不断发展,深度学习逐渐走入人们的视线,并且成为了热门的领域,很多复杂的问题,都可以通过深度学习的方法得到解决。原始数据中存在许多我们无法察觉但是又十分重要的联系同时也会存在一些无用的信息,所以发现数据中内部关联,建立一种能够紧凑表达原始数据的形式这也对预测结果有一定的提升。我们运用卷积自编码器来提取数据中的重要关联,对数据进行新的紧凑表达。卷积神经网络由于它的良好性能,很多位点的预测问题都采用卷积神经网络来进行预测,在本文中我们采用融合多尺寸卷积核的卷积神经网络作为我们的分类器。本文建立了一个由自编码器和卷积神经网络构成的深度学习预测模型,这个预测模型在数据的输入形式上采用了二维数据的格式,经过这个深度学习的预测模型将会得到最终的类别标签。本文在特征选取上也做了一些工作,选用了一些生化属性来提高预测准确率,同时也证明了选取的特征与本文研究问题是密切相关的。通过几组实验以及和其他现有的方法进行对比,可以看到本文的预测模型的预测性能良好。该方法在独立验证集上准确率达到了96.5%,MCC达到了0.516,在各方面性能上表现都比较优异。从实验上结果上可以证明本文的预测模型在解决蛋白质-ATP绑定位点预测问题上是有比较好的预测准确度以及良好的性能。
Abstract
ATP(san lin suan xian gan )shi yi chong bu ke huo que de wu zhi ,ke yi wei xi bao di gong neng liang cong er bao zheng le ge chong sheng wu sheng ming huo dong neng gou you xu de jin hang 。ATPyu dan bai zhi de xiang hu zuo yong jiu shi tong guo ATPyu dan bai zhi shang de ATPbang ding wei dian jie ge shi xian de ,dan bai zhi jiu shi li yong ATPsuo di gong de dong li qu zhi hang ge chong sheng wu gong neng 。yin ci neng gou zhun que de yu ce chu dan bai zhi -ATPbang ding wei dian dui wo men yan jiu dan bai zhi de gong neng yi ji ji ta sheng wu xue ling yu dou you zhao chong da de yi yi 。sui zhao ji suan ji xue ke de bu duan fa zhan ,shen du xue xi zhu jian zou ru ren men de shi xian ,bing ju cheng wei le re men de ling yu ,hen duo fu za de wen ti ,dou ke yi tong guo shen du xue xi de fang fa de dao jie jue 。yuan shi shu ju zhong cun zai hu duo wo men mo fa cha jiao dan shi you shi fen chong yao de lian ji tong shi ye hui cun zai yi xie mo yong de xin xi ,suo yi fa xian shu ju zhong nei bu guan lian ,jian li yi chong neng gou jin cou biao da yuan shi shu ju de xing shi zhe ye dui yu ce jie guo you yi ding de di sheng 。wo men yun yong juan ji zi bian ma qi lai di qu shu ju zhong de chong yao guan lian ,dui shu ju jin hang xin de jin cou biao da 。juan ji shen jing wang lao you yu ta de liang hao xing neng ,hen duo wei dian de yu ce wen ti dou cai yong juan ji shen jing wang lao lai jin hang yu ce ,zai ben wen zhong wo men cai yong rong ge duo che cun juan ji he de juan ji shen jing wang lao zuo wei wo men de fen lei qi 。ben wen jian li le yi ge you zi bian ma qi he juan ji shen jing wang lao gou cheng de shen du xue xi yu ce mo xing ,zhe ge yu ce mo xing zai shu ju de shu ru xing shi shang cai yong le er wei shu ju de ge shi ,jing guo zhe ge shen du xue xi de yu ce mo xing jiang hui de dao zui zhong de lei bie biao qian 。ben wen zai te zheng shua qu shang ye zuo le yi xie gong zuo ,shua yong le yi xie sheng hua shu xing lai di gao yu ce zhun que lv ,tong shi ye zheng ming le shua qu de te zheng yu ben wen yan jiu wen ti shi mi qie xiang guan de 。tong guo ji zu shi yan yi ji he ji ta xian you de fang fa jin hang dui bi ,ke yi kan dao ben wen de yu ce mo xing de yu ce xing neng liang hao 。gai fang fa zai du li yan zheng ji shang zhun que lv da dao le 96.5%,MCCda dao le 0.516,zai ge fang mian xing neng shang biao xian dou bi jiao you yi 。cong shi yan shang jie guo shang ke yi zheng ming ben wen de yu ce mo xing zai jie jue dan bai zhi -ATPbang ding wei dian yu ce wen ti shang shi you bi jiao hao de yu ce zhun que du yi ji liang hao de xing neng 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自东北师范大学的郭丽萍，发表于刊物东北师范大学2019-07-08论文，是一篇关于绑定位点论文,深度学习论文,自编码器论文,卷积神经网络论文,东北师范大学2019-07-08论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自东北师范大学2019-07-08论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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