基于深度学习的蛋白质二级结构预测模型研究

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1、基于深度学习的蛋白质二级结构预测模型研宄ＰｒｏｔｅｉｎＳｅｃｏｎｄａｒＳｔｒｕｃｔｕｒｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢｙｙＵｓｉｎＤｅｅｅａｒｎｉｎＭｏｄｅｌｇｐＬｇ工程领域：计算机技术作者姓名：常方雷指导教师：宫秀军副教授企业导师：窦友众高级工程师天津大学计算机学院二零一七年十一月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作和取得的研究成果，，除了文中特别加以标注和致谢之处外论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用

2、过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意＾学位论文作者签名１：毒必意签字曰期：年＞月？曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天涑大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：１签字日期：年／月日签字日期：ｐ／：年ｖ月今日ｆ？／

3、摘要对蛋白质二级结构进行预测，有助于理解蛋白质的三级结构，进而理解蛋白质的生物功能和蛋白质分子之间的相互作用关系。围绕蛋白质二级结构预测问题，涌现出了大量的计算生物学研宄方法，包括基于统计学和机器学习的方法，比如支持向量机、条件随机场、贝叶斯方法等，以及基于深度学习的方法来预测蛋白质二级结构，比如深度玻尔兹曼机方法、卷积神经网络方法和循环神经网络方法一。目前对于蛋白质二级结构预测的研宄般采用人工特征提取，难以捕获蛋白质序列特征和二级机构之间的复杂非线性关系。本文模型实现条件随机场和深度神经网络集成，既考虑相邻残基和长程相互作用关系，

4、又能对蛋白质序列的特征和二级结构之间的复杂非线性关系进行描述。由于卷积神经网络是硬编码的，对于捕获蛋白质序列的空间结构不够优化，尤其是对于结构长程相互作用来说效果不佳。为了更好的对蛋白质中的长程相互。作用进行建模，实验中结合改进的循环自动编码器来实现通过自编码器、卷积神经网络、双向循环神经网络等结构得到高层的序列特二征信息，然后输入给条件随机场分类器来预测蛋白质级结构。本实验的数据集采用ＣＢ５１３和ＣｕｌｌＰＤＢ公共数据集，采用ＰＳＳＭ打分矩阵进行特征的提取，并对比了其他特征提取方法的优劣。通过实验，本模型能够在ＣｕｌｌＰＤＢ数

5、据集上７２．５８Ｂ５１３．５８。实现％的Ｑ精度，在Ｃ数据集上实现了６７％的Ｑ精度实验结果表明，相比传统的统计学方法和机器学习方法，由于本文模型采用深度神经网络结构训练序列和二级结构的复杂非线性关系，并结合条件随机场进行分类，能够取得不错的效果。关键词：蛋白质二级结构预测，深度学习，双向门控循环单元，自动编码器ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｐｒｏｔｅｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃａｎｈｅｌｐｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｔｅｒｔｉａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｐｒｏｔｅｉｎ

6、ａｎｄｆｕｒｔｈｅｒｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｐｒｏｔｅｉｎａｎｄｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｐｒｏｔｅｉｎｍｏｌｅｃｕｌｅｓ．Ａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｂｉｏｌｏｇｙｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｓｐｒｕｎｇｕｐａｒｏｕｎｄｔｈｅｐｒｏｔｅｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｌｕｄｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｍａ

7、ｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｓｕｃｈａｓｓｕｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｗｉｔｈｔｈｅａｉｒｏｒｔｔｈｅｂａｅｓｉａｎｍｅｔｈｏｄｅｔｃ．ａｎｄｔｈｅｐｐ，，，，ｐｙｄｅｅｌｅａｒｎｉｎｍｅｔｈｏｄｓｕｃｈａｓｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄｂｏｌｔｚｍａｎｎｍａｃｈｉｎｅｔｈｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｐｇ，，ｎｅｔｗｏｒｋｍｅｔｈｏｄａｎｄｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｅｔｈｏｄ．Ｎｏｗｐｒｏｔｅｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙ’ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｒ

8、ｅｄｉｃｔ