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试议多核蛋白质二级结构预测的多核学习策略期刊论文

摘要:近年来随着生物信息学的进展和生物数据库的容量增长,用计算机快速处理生物数据逐渐代替传统的生物实验办法。其中,成熟的蛋白质测序技术产生大量蛋白质氨基酸序列,根据这些序列信息预测蛋白质的二级结构,已成为探讨热点之一。核办法运用于蛋白质二级结构预测已经有数年的历史,尤其支持向量机的运用在此领域产生了许多有生物学作用的结果。不过,当基于不同平台,提取了多种不同的特点向量时,单核的分类器只能利用同样的核函数将所有的特点一并处理,而非区别对待从使用其特性。为了将不同的特点融合,最大限度地使用可分性,本论文提出一种多核学习的办法。该办法首先提取多类特点,再用不同的核函数分别生成核矩阵后,从优化模式得到一系列核矩阵的加权,最终在生成的多核学习矩阵上训练分类器。在两千余条序列同源性低于百分之三十的蛋白质数据集上,从实验办法比较单核和多核学习在蛋白质二级结构预测效果上的差异,证实了在蛋白质二级结构预测上,多核学习办法要优于单核学习办法,并提出了多核学习办法可改善现有的核分类器。 关键词:多核学习论文 核办法论文 蛋白质二级结构预测论文 支持向量机论文 生物信息学论文
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    摘要5-6

    ABSTRACT6-13

    1 绪论13-36

    1.1 引言13

    1.2 探讨背景13-15

    1.3 方式识别15-18

    1.3.1 特点提取15-16

    1.3.2 分类器16

    1.3.3 监督学习、半监督学习和非监督学习16-18

    1.4 蛋白质18-21

    1.5 蛋白质测序21-22

    1.6 蛋白质结构22-26

    1.6.1 蛋白质一级结构23-24

    1.6.2 蛋白质二级结构24-26

    1.6.3 蛋白质 结构26

    1.6.4 蛋白质四级结构26

    1.7 蛋白质二级结构预测及必要性26-28

    1.7.1 蛋白质二级结构预测26-27

    1.7.2 二级结构预测探讨的必要性27-28

    1.8 历史办法28-36

    1.8.1 Chou-Fasman 办法28-31

    1.8.2 GOR 办法31-32

    1.8.3 PHD 办法32-34

    1.8.4 目前主流办法34-36

    2 蛋白质序列特点提取36-46

    2.1 位置特异性局部比对36-40

    2.1.1 蛋白质序列比对36-38

    2.1.2 位置特异迭代比对38-40

    2.2 物理化学特点40-43

    2.3 倾向性分数43-44

    2.4 特点提取44-46

    3 支持向量机46-53

    3.1 支持向量机概述46-47

    3.2 支持向量47-49

    3.3 松弛变量49-51

    3.4 多类分类对策51-53

    4 多核学习53-69

    4.1 核办法53-58

    4.1.1 核办法原理53-55

    4.1.2 核办法的进展历史55-57

    4.1.3 核办法的优点和热点57-58

    4.2 核函数及核矩阵58-62

    4.2.1 希尔伯特空间58-59

    4.2.2 核函数59-60

    4.2.3 核函数的性质60-61

    4.2.4 核矩阵61-62

    4.3 多核融合62-64

    4.3.1 多核学习的作用62-63

    4.3.2 多核学习的模式63-64

    4.4 参数优化64-67

    4.5 多核下的多类分类对策67-69

    5 二级结构预测69-72

    5.1 数据来源及处理69

    5.2 预测结果69-72

    6 总结与展望72-75

    6.1 探讨总结72-73

    6.1.1 特点提取72

    6.1.2 分类72-73

    6.2 展望73-75

    参考文献75-80

    致谢80-81

    攻读学位期间发表的学术论文81

化模式得到一系列核矩阵的加权,最终在生成的多核学习矩阵上训练分类器。在两千余条序列同源性低于百分之三十的蛋白质数据集上,从实验办法比较单核和多核学习在蛋白质二级结构预测效果上的差异,证实了在蛋白质二级结构预测上,多核学习办法要优于单核学习办法,并提出了多核学习办法可改善现有的核分类器。                  关

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