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时间:2019-01-30
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1、摘要蛋白质的结构决定功能。蛋白质数据库中新发现蛋白质数量的迅速增长和蛋白质结构测定的复杂性决定了蛋白质三级结构预测是当前生物信息学研究的热点。本文中根据三级结构预测的两种最流行的方法:threat/hag方法和abini哟方法应用范围的不同,提出了一种将二者结合的新的预测方法:序列替代预测法。Threading方法应用于待测氨基酸序列在蛋白质数据库中与已解决结构的氨基酸序列匹配度较高的预测目标。abini曲方法应用于序列在数据库中匹配度很低的预测目标。本文提出一种方法,从已解决结构和匹配度较高预测序列出发,得到序列不同但结构
2、类似的序列的群组(二级结构群组)和两两对应(非二级结构片断:经验对应),并将这些对应建立数据库。对于threading方法中匹配度较低的待测序列,本方法将它拆分为二级结构和非二级结构,分别作序列替代,然后送入threading方法,对较好的结果和曲initio方法的结果作聚类,得到最优的模型。文中提出了序列替代方法的系统架构,并对主要的算法进行了论述。基于系统的仿真试验,证明了系统的可行性。最后还分析了本文未解决的问题和可能采取的解决方案,并论述了本系统的优越性。关键词:蛋白质三级结构预测序列替代序列片断Ⅱ螺旋B折叠模糊匹配
3、聚类threadingabinitioAbstractThestructureofproteindecidesitsfunction.AsthedevelopmentoftheProteinsinProteinDataBankandthedifficultyofexperimentalmethodsindeterminingProteinstructure,thepredictionofthreedimensionalstructuresofproteinsbecomesahotspotinbioinformationres
4、earchfield.Inthispaper,weproposeanewapproachbasedonthedifferentapplicationscopesofthe2mostpopularpredictionmethods:threadingandabinitio.Thethreadingmethodrelyondetectablesimilaritymodeledsequencesandatleastoneknownstructureorsequencesegmentinknownprotein.Theabiniti
5、omethodpredictthestructurefromsequencealone,withoutrelyingonsimilaritymodeledsequenceandanyoftheknownstructures.Whenatargetsequencecan7tgetgoodthreadingresult,。itcanonlyuseabinitioforstructureprediction.Ourapproachbasedtheresultsoftheexperimentalresolvedthreedimens
6、ionalstructuresandtheresultsofgoodthreadingtargets.Wegetthepatternsofsecondarystructuresandpatternsofsequencesegments,andbuiidthemindatabase.Forthesequencewithoutgoodthreadingresult,wetakethemethodofsequencesegmentsreplacement(searchourdatabaseforthedifferentsegmen
7、tswhichtakesimilarstructure).Thensetthereplacementsequenceasatarget,getit’sthreadingresult.Ifitgetagoodresult,logit.Unitallthegoodresultsandtheabinitio’sresults.Thenclusteringmethodisappliedtotheseresults.Wegettheclusteringresultasthebestproteinstructuremodel.Inthi
8、spaper,weproposethesystemstructureofourapproach,andalsoaddressthemainalgorithm.Oursimulationexperimentanditsresultprovedtheapplicabilityofoursyst
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