蛋白质超二级结构预测研究
后基因组时代生命科学中最重大的研究课题之一是蛋白质组研究,蛋白质结构预测正是蛋白质组研究中一个富有挑战性的研究课题,其研究不仅对于理解蛋白质空间折叠机制与蛋白质功能具有理论价值,更对生物制药、农业生物科技等应用领域具有直接的指导作用。蛋白质的三维空间结构与其功能紧密相关,而超二级结构正是构成三维结构的基本单元。
从蛋白质一级结构直接预测三维空间结构非常困难,蛋白质二级结构及超二级结构正是两者直接之间的重要桥梁,因此超二级结构的预测有着重要的研究意义。现有的许多研究主要是针对蛋白质二级结构预测,超二级结构预测的相关研究还比较少。
作为超二结构预测的基础和前提,二级结构预测是不可缺少的环节。氨基酸的编码方式对蛋白质二级结构预测精度有重要影响,因此有必要对氨基酸编码方式进行分析比较,为二级结构预测编码方式的选择提供直接依据;目前较少的超二级结构预测研究在特征表达上有缺陷,仅仅考虑氨基酸基本组成成份,特征信息表达不完整;同时在超二级结构分类方法上也有待进一步探索。
本文应用机器学习技术对蛋白质超二级结构预测问题进行深入研究:本文首先对二级结构预测的氨基酸编码问题进行研 ...