基于序列的蛋白质—药物相互作用预测研究

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时间:2019-03-16

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1、分类号密级UDC£!犬學(ft乂NANJINGUNIVERSITYOFSCIENCE&TECHNOLOGY石页士专业学位论文基于序列的蛋白质-药物相互作用预测研究(题名和副题名)丁林松(作者姓名)指导教师姓名於东军教授学位类别工程项士专业名称软件工程研究方向模式识别与生物信息学论文提交时间2015.01注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人己经发表或公布

2、过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料一。与我同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名:勝二年月日1;学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。研究生签名:年月》]勝杯yij;4声硕士学位论文基于序列的蛋白质-药物相互作用预测研究摘要一蛋白质是生命科学和医药化学中类重要的有机大分

3、子,蛋白质担负着各种生理功能,是生命活动的重要承担者。因此研究蛋白质与药物之间相互作用机制,对于促进人类健康具有十分重要的意义。蛋白质Protein与药物Drug相互作用的识别在研究基因组药物过程中起着关键的()()作用。传统的生物实验方法确定蛋白质与药物相互作用,从时间和费用两个方面来说代价都是昂贵的。因此,利用模式识别技术,直接从蛋白质序列出发预测蛋白质与药物相一互作用就成了项重要的工作。一-本文提出了种基于序列的蛋白质药物相互作用预测方法:从蛋白质序列出发提取了进化信息PSSM_ACT特征和伪氧基酸组成(PseAAC)特征,从药物分子结构出发提

4、取了分子指纹特征,并对分子指纹特征分别进行了离散傅里叶变换和离散小波变换,然后通过特征组合方法将蛋白质特征和药物特征组合为不同蛋白质-药物对向量作为训练样本。在预测阶段,采用基于证据理论K近邻、支持向量机(SVM)和随机森林(RandomForest)计算出每个样本发生相互作用的概率,然后选取适当的阈值判定相互作用对。在一一两个标准数据集上的留法验证结果表明,本文基于序列的预测方法在定程度上提升了预测精度。与iGPCRJDrug、pNNFGBF.LargeScale、三种常见的预测方法的结果比_较表明,本文提出的方法预测性能最优,说明了本文方法的有效性。-

5、关键词:相互作用预测,蛋白质药物对,特征组合,支持向量机,随机森林IAbstract硕丨位论文AbstractProteinsaretheimportantbiomacromoleculesinlifescienceandmedicinalchemistry.Proteinsarecarrierofmanyhsioloicalfunctionsandarealsoimortantbearersoflifepygpact.Titivitieshereforeitisversinificanttoexlore

6、theinteractionmechansmsbeween,ygptwhlhanctt.roeinsanddruichisusefuforeninhehealhofhumanbeinspg,gygTheidentificationofinteractionsbetweendrugsandtargetproteinsplaysakeyroleintherocessofenomicdrudiscover.Howeverthetraditionalmethodofbioloicalpggy,g

7、exert-pimentsfordeerminingtheofinteractionsproteinanddrugistimeconsumingandexens.Ttttivehusredicionofineractionsbetweendrusandtaretroeinsfromseuencep,pggpqbus.yinatternreconitiontechnolohasbeco

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