基于神经网络的马铃薯蛋白质二级结构预测的研究

论文摘要

生物信息学是用计算机来处理和研究生物信息的一门新兴学科。其中，蛋白质二级结构预测一直是生物信息学中一个发展已久但仍富有挑战性的问题。它的研究不仅对于理解蛋白质空间结构与蛋白质功能具有理论价值，更对生物制药、农业生物科技等应用领域具有直接的指导作用。针对这种需要，本文应用生物信息学的方法对马铃薯蛋白质二级结构预测进行了深入研究，其主要的内容和成果如下：(1)马铃薯蛋白质二级结构评测数据的选取论文首先从蛋白质结构数据库PDB中提取出马铃薯蛋白质的氨基酸序列的文件及其二级结构的文件：针对其包含复杂的数据形式，通过手动下载的方式把其保存为*．txt格式，作为蛋白质二级结构预测的评测数据。为蛋白质二级结构预测打下了基础。(2) 3种氨基酸编码方式的比较研究(数据预处理)论文针对正交编码、5位编码及Profile编码等3种常用的编码方法，利用BP神经网络，建立了蛋白质二级结构预测的评测模型。运用该模型研究分析比较了这3种编码方式对蛋白质二级结构预测精度的影响。结果表明，用富含“生物进化信息”的Profile编码方式可以得到较高的预测结果。(3)改进BP算法的研究论文针对标准BP算法存在的缺点。讨论采用几种不同的改进BP神经网络来实现蛋白质二级结构的预测。分析比较了它们对蛋白质二级结构预测精度的影响。结果表明，遗传算法结合动量法与学习率自适应调整策略的BP算法可获得较高的预测精度。(4)基于多神经网络的马铃薯蛋白质二级结构预测模型论文采用一个由7个BP神经网络组合成的多神经网络模型作为马铃薯蛋白质二级结构预测模型。结合Profile编码方式和改进BP算法的优点，以7个BP神经网络输出求和平均来最终决定预测结果。结果表明，马铃薯蛋白质二级结构预测的平均精度从前期工作的68.2 667％提高到70.5778％。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景及意义
• 1.1.1 生物信息学简介
• 1.1.2 目前生物信息学研究的热点领域
• 1.2 论文的主要工作与创新
• 1.3 论文的组织
• 第二章 蛋白质二级结构预测
• 2.1 蛋白质二级结构简介（secondary structure）
• 2.1.1 蛋白质的分子结构
• 2.1.2 蛋白质的二级结构
• 2.2 蛋白质二级结构预测的意义
• 2.3 蛋白质二级结构预测的方法
• 2.3.1 预测方法的分类
• 2.3.2 在线预测方法服务资源
• 2.4 蛋白质二级结构预测存在的问题
• 2.5 本章小结
• 第三章 马铃薯蛋白质二级结构预测中数据的来源
• 3.1 引言
• 3.2 生物信息数据库和蛋白质数据库
• 3.2.1 生物信息数据库
• 3.2.2 蛋白质数据库
• 3.3 马铃薯生物信息数据库
• 3.3.1 马铃薯生物数据来源、格式及其内容
• 3.3.2 数据的获取
• 3.3.3 数据的存储
• 3.4 二级结构预测评测数据和测试数据的来源
• 3.4.1 评测数据来源
• 3.4.2 测试数据的来源
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于神经网络的马铃薯蛋白质二级结构预测
• 4.1 马铃薯蛋白质二级结构预测模型
• 4.1.1 传统神经网络预测模型
• 4.1.2 多神经网络预测模型
• 4.2 神经网络预测算法
• 4.2.1 BP算法
• 4.2.2 动量法和学习率自适应调整策略
• 4.2.3 遗传算法（GA）优化
• 4.3 氨基酸序列输入编码方式
• 4.3.1 编码方式
• 4.3.2 本系统神经网络输入编码方式
• 4.4 二级结构预测模型评测算法及精度衡量结果
• 4.4.1 模型评测算法
• 4.4.2 精度衡量结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 马铃薯蛋白质二级结构预测模型的实现及应用
• 5.1 马铃薯蛋白质二级结构预测模型
• 5.1.1 二级结构预测模型
• 5.1.2 蛋白质二级结构预测模块的实现
• 5.2 马铃薯蛋白质二级结构预测结果和分析
• 5.2.1 已知二级结构的马铃薯蛋白质数据预测
• 5.2.2 未知二级结构的马铃薯蛋白质数据预测
• 5.3 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 总结
• 6.2 进一步工作
• 致谢
• 参考文献
• 附录A 攻读学位期间发表论文目录
• 附录B INSDSeqxml文件的DTD模型
• 附录C 马铃薯生物信息数据格式
• 附录D 数据预处理程序代码