【摘 要】
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近年的研究表明,某些膜蛋白结构或者功能的改变与人类疾病的产生有着密切的联系,相应受体膜蛋白也成为药物设计的重要靶点,因此分析膜蛋白的结构意义重大。传统生物学实验测
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近年的研究表明,某些膜蛋白结构或者功能的改变与人类疾病的产生有着密切的联系,相应受体膜蛋白也成为药物设计的重要靶点,因此分析膜蛋白的结构意义重大。传统生物学实验测定膜蛋白结构的方法,存在着测定过程复杂,实验周期长等缺点,因此利用模式识别技术来预测膜蛋白结构成为一个非常有效的手段。本文研究膜蛋白跨膜螺旋预测：使用自组织映射网络(SOM)对训练集样本进行学习,以消除样本噪声并得到样本的分布特性；学习得到的样本的分布特性编码在SOM的权向量中,并作为优化后的训练样本。在预测阶段,采用K近邻(KNN)和支持向量机,首先计算出膜蛋白序列中每个氨基酸属于跨膜的概率,然后使用动态阈值分割技术得到膜蛋白的跨膜段。在两个标准数据集上的交叉验证实验结果表明：使用SOM进行样本的预处理可以显著提升预测的速度,并在一定程度上提升预测精度。与THUMBUP、HMMTOP、SOSUI、DAS-Tmfilter、TOP-PRED、TMHMM、PHOBIUS、MemBrain八种常见跨膜螺旋预测方法的比较结果表明,本文所述方法的总体预测精度高于前7种,而略低于MemBrain,表明了本文方法的有效性。
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