基于深度学习对化合物与蛋白质相互作用分类的研究

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1、分类号：密级：公开研究生学位论文基于深度学习对化合物与蛋白质相互作用论文题目（中文）分类的研究DeepLearning-BasedClassification论文题目（外文）towardsCompound-ProteinInteractions研究生姓名杨赟学科、专业软件工程研究方向深度学习学位级别硕士导师姓名、职称郑光副教授论文工作起止年月2016年9月至2018年3月论文提交日期2018年4月论文答辩日期2018年6月学位授予日期2018年6月校址：甘肃省兰州市工程学院２２０１５０９２６４５１学院：信息科学与学号：学生姓名：杨赞导师姓名

2、：郑光？：软件工程软件工程学科名称ＩＩＨＩＩ学习对化合物与舶质相互作用分论文题目ＨｇＩＩＩＩ原创性声明＇本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中己经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研宄成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：私嗓日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导

3、师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或一与该论文直接相关的学术论文或成果时，第署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研宄内容：＇＾可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理密申请，解密后适用本授权书。保一“”（请ｖ在以上选项

4、选择其中项打）内：论文作者签名：ｆｅ穩导师签名＾期：日：＇日期兰州大学硕士研究生学位论文基于深度学习对化合物与蛋白质相互作用分类的研究基于深度学习对化合物与蛋白质相互作用分类的研究摘要化合物和蛋白质相互作用的识别在网络药理学和药物发现中有着非常重要的作用，但是传统的生化实验方法既耗时又昂贵。随着计算机软件技术的迅猛发展，利用计算机软件模拟生化实验的方法成为可能，这种方法比传统的生化实验方法速度更快并且也更加便宜，因此计算方法开始流行起来。然而，计算方法要求研究者有浓厚的化学方面的背景知识并且准确率并不高，例如分子对接技术，一种研

5、究化合物和蛋白质间结合模式和亲和力的理论模拟方法，就需要对化合物和蛋白质的结构有深刻的认识。近年来，机器学习技术在日常生活中的应用越来越广泛，如人脸识别、机器翻译、无人驾驶。这些应用中都使用了一种被称为深度学习的技术。由于深度学习可以自动提取特征，不需要研究者有相关的背景知识，入门门槛低，并且其学习能力强大，在许多任务上都取得了比传统机器学习技术更高的准确率，因此深度学习已经在计算机视觉、语音识别和自然语言处理方面取得了巨大的成功。同时，深度学习在医学、化学和生物学中的应用也逐渐发展起来。本文以BindingDB中化合物与蛋白质相互作用的数据作为依

6、据，并使用SDF（StructureDataFile）和蛋白质序列表示化合物和蛋白质的结构。然后利用随机生成算法生成与正样本数量相同的负样本，并使用深度学习中的深度神经网络学习训练数据。深度神经网络的输入为化合物和蛋白质的结构数据，输出为化合物与蛋白质相互作用为绑定的概率。经过大量的实验调整超参数，最终的深度神经网络的结构为多路网络。多路网络分为特征提取网络和分类网络。其中特征提取网络分别提取化合物和蛋白质的特征，其隐藏层有3层，每层2000个神经元；分类网络基于特征提取网络提取到的特征对化合物和蛋白质的相互作用进行分类，其隐藏层为1层，有1000

7、个神经元。多路网络的参数数量达到了2720万，最终可以达到96.73%的测试准确率。本文将深度学习技术引入化合物与蛋白质相互作用分类的研究中。虽然本文所做工作并不能直接应用于实际中，但是对今后深度学习在化合物与蛋白质相互作用分类研究中的应用起到了启示性的作用。关键词：深度学习，机器学习，药物发现，化合物与蛋白质的相互作用I兰州大学硕士研究生学位论文基于深度学习对化合物与蛋白质相互作用分类的研究DeepLearning-BasedClassificationtowardsCompound-ProteinInteractionsAbstractThei

8、dentificationofinteractionsbetweencompoundsandproteinshasanim