基于机器学习的蛋白激酶识别算法研究

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1、中国科学技术大学硕士学位论文基于机器学习的蛋白激酶识别算法研究作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：邹亮生物医学工程王明会副教授二。一三年五月一日IIHIIIIIIIfllIIIIIIrlIIIIIIIIIY2354821UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationforMaster’SdegreeStudyonProteinKinaseIdentificationAIgorithmsBasedonMachineLearningAuthor’SName：LiangZouSpeciality：Biomedical

2、EngineeringSupervisor：AssociaProf．MinghuAssociateProf．inghuiW_觚giWangFinishedtime：Mayl吼，2013中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：签字日期：中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，

3、即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。

4、∥公开口保密(——年)作者签名：导师签名：金幺睑签字日期：』兰旦掣日签字日期：摘要作为真核生物细胞中最常见的蛋白质翻译后修饰形式之一，可逆的磷酸化过程被形象地描述为生命活动的分子开关，几乎调节着包括细胞生长、发育、分化、凋亡在内的所有生命活动。探索磷酸化修饰的生物机理及其对生命活动

5、的影响具有重要的研究意义。随着科学技术的发展，磷酸化研究取得了较快地进步。目前，实验己鉴定出大量的磷酸化位点，为我们对磷酸化机制的理解打下了基础。然而，现有的磷酸化数据库中激酶信息匮乏，这束缚了对磷酸化的进一步研究。本文针对这种研究现状，尝试利用生物信息学的方法为实验鉴定出的磷酸化位点识别其对应的激酶信息，从而缓解目前激酶信息严重不足的现状。以此问题为着眼点，主要在以下几个方面进行了富有成效地研究：(1)从实验验证的磷酸化数据库Phospho．ELM中提取包含激酶信息的磷酸化数据。利用生物信息学工具，完成蛋白质和激酶名称的统一化，同时根据激酶的聚类规则，构建用于激酶识别的

6、正、反例数据集，并对相关数据集进行在线发布，以方便相关研究的进行。(2)从现有的生物数据库中收集并整理影响磷酸化过程的生物特征，包括基因本体特征和蛋白质．蛋白质相互作用特征，同时使用优化的编码方式对磷酸化位点周围的序列信息进行编码，进而构建磷酸化研究的特征集合。(3)深度调研磷酸化研究领域已有的生物信息学工作，为后期激酶信息识别算法的提出打好基础。基于最大相关性最小冗余性的特征选择策略，筛选出激酶特异性的特征集合。并在此基础上，利用支持向量机发展专用于已知磷酸化位点激酶信息识别的生物信息学算法。使用留一法对激酶识别模型进行性能评估，发现该系统在假阳性率低于l％的高置信水平

7、下，仍能保持较高的阳性数据检测水平。从与常用的激酶特异性的磷酸化位点预测算法和激酶识别工具的比较结果可以看出发展激酶识别系统的意义和必要性。(4)为方便国际同行使用激酶识别算法，开发了相关的识别网站和数据库，从而为相关的生物、医学研究工作提供指导和帮助。本文的研究工作得到了国家自然科学基金(61101061，31100955)，高等学校博士学科点专项科研基金(20113402120028)资助。关键字：磷酸化；蛋白激酶；支持向量机；特征选择；激酶识别摘要ⅡAbstractABSTRACTAsoneofthemostcommonposRranslationalmodific

8、ationsineukaryoticcells，reversiblephosphorylationprocessisvividlydescribedasamolecularswitchoflifeactivity．Itregulatesalmostallcellularprocesses，includingcellgrowth，development，differentiation，andapoptosis，etc．Itismeaningfultoexplorethebiologicalmechanismofphosphory