基于多分类器组合的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测研究

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1、西北上业大学硕士学位论文摘要摘要生物体的功能是通过生物分子之间的相互作用来实现的，街蛋白质则是生物功能的主要体现者和执行者，因此识别蛋自质．蛋白质相互作用位点对于注释蛋臼质功能机制非常关键。通过实验方法确定蛋臼质相互作用位点费时、费力、费财，且实验中可能还会遇到一些目前无法解决的困难，因此探索利用理论及计算方法来研究蛋白质．蛋白质相互作用位点具有重要意义。本文从蛋白质一级序列出发，采用支持向量机及多分类器组合算法对蛋白质．蛋白质相互作用位点进行分类研究，主要工作如下：(1)构建包含4种不同类型的蛋白质．蛋白质相互作用位点数据库，数据库由133条蛋白质序列组成。(2)

2、采用两种接触面残基定义方法，将蛋白质序列中的豉基标定为接触面残基和非接触面残基两类样本。基于序列轮廓信息提取法，从蛋白质序列·{-提取破基的多种序列轮廓，组成大小不等的残基信息窗，使用支持向量机对其遴彳『分类预测、比较和分析，结果表明：1)两种接触面残基定义方法下，包含多个相邻残基的信息窗所得分类精度较单个残摹的信息窗均有不同程度的提高，以包含7个相邻残基的信息窗效果最好。2)并不是相邻氨基酸越多，支持向量机对残基信息窗的分类精度就越高，相邻残基之间存在一定的信息融合问题，当二者之间存在矛盾或不协调时，分类结果将降低；当二者信息互补时，分类结果将提高。(3)提出将多

3、分类器组合算法应用于蛋白质．蛋白质相互作用位点预测。分析了多分类器组合算法的理论框架，采用有先验知识的投票表决融合算法和基r局部精度的动态分类器选择算法对蛋白质．蛋白质相互作用位点进行了预测研究，结果表明：两种多分类器组合算法均使实验结果有了不同程度的提高，说明多分类器组合能在一定程度上更多地反映蛋白质．蛋白质相互作用位点信息。关键词：蛋白质，蛋自质相互作用位点，残基窗，支持向量机，多分类器组合西北j=业大学硕士学位论文ABSTRACT__■●●__ii■■--_●_■■■●-●--●■■■-●-_■_■■■●-■__-●ABSTRACTOrganism’Sfunc

4、tioniscarriedoutthroughinteractionbetweenthebiologicalmolecules，butproteinistheprimaryperformerofbiologicalfunction，thereforetherecognitionofprotein—proteininteractionsitesisextremelyessentialtointerpretproteinfunctionmechanism．Predictingprotein-proteininteractionsitesmaybedeterminedby

5、meansofexperiments，butitisverytime—consumingandalmostimpossible．Thusthescientistshavebeingsoughtafterthetheoreticalorcomputationalmethodsforpredictingprotein-proteininteractionsites．Severalmethodsofclassifyingorpredictingprotein·proteininteractionsitesbased0171theproteinprimarysequence

6、s，suchasSupportVectorMachineandMultipleClassifiersCombination，areinvestigatedinthisdissertation．ThemaincontributionsaresummarizedasfoIlows：(1)Constructingadatabasethatcontains4kindsofprotein-proteininteractiontypes．Thedatabaseiscomposedby133proteinsequences．(2)TwOdefinitionmethodsofint

7、erfaceresiduesareusedtOdemarcatetheresiduesinproteinsequenceasinterfaceresiduesandnon—interfaceresidues、Basedonsequenceprofileinformationofresiduesintheproteinsequences，weconstructedmanyinformationwindowswhicharemadeupofseveralcontiguousresidues．ThesewindowsareclassifiedbySupportVect