基于多特征融合以及二元萤火虫算法的dna结合蛋白预测

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5、方向：生物信息学学位类型：学术硕士东北师范大学学位评定委员会2016年5月摘要作为DNA能够正常运作的最基本元素，DNA结合蛋白在整个生物系统中扮演着至关重要的角色。鉴别一个蛋白质是否是DNA结合蛋白是很多DNA研究的基本诉求。传统的方法通过实验进行鉴定，这些方法虽然准确但是费时且昂贵。近些年，随着生物信息学的发展，对可以通过计算方法高效的进行DNA结合蛋白预测的工具的需求变得越来越强烈。目前通过计算进行预测的方法可以根据需要输入数据的不同分为两类。一类是基于蛋白质结构的预测方法。这类方法的预测准确度相对更好，

6、但是由于需要知道蛋白质的三级结构，极大的限制了这类方法的使用范围。另一类是基于蛋白质氨基酸序列的预测方法。这类预测方法由于输入信息有限，预测难度更大，但是因为蛋白质序列是极为容易获取的，所以此类方法具有很好的普遍适用性。为了能够进一步提高目前基于序列的方法的预测水平,本文提出一种通过序列信息的对DNA结合蛋白进行准确快速预测的方法。首先，本文通过结合多角度的不同特征来构建更具描述性的蛋白特征向量。其中包括进化保守性特征，二级结构基序特征和理化属性特征。接下来，为了去除特征数据中的噪声，冗余和矛盾，同时也为了降低

7、特征向量的维度，本文提出了一个创新的二元萤火虫算法进行特征选择和参数寻优。最后，为了得到一个较优的预测模型，本文使用了支持向量机（SVM）做为分类器进行建模。通过以上方法，本文构建了一个DNA结合蛋白的预测模型，简称为iDbP（identificationofDNA-bindingProteins）。iDbP在两个独立的公共测试数据集上分别达到了0.808的准确度、0.625的马修相关系数和0.910的准确度、0.803的马修相关系数。实验结果表明，iDbP在公共测试集上的预测能力优于很多最新的DNA结合蛋白预

8、测方法。最后，本文还搭建并提供了iDbP公共服务器以供研究使用。关键词：DNA结合蛋白；特征选择；二元萤火虫算法；进化保守性；二级结构基序IAbstractDNA-bindingproteinsareessentialforDNAstofunctionproperly;theyplayfundamentalrolesinmanybiologicalprocesses.Thetradit