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1.
木聚糖酶结构与功能、性质的关系错综复杂,传统的回归分析往往不能满足要求。本文采用主成分分析法对样本数据集进行预处理,将得到的新样本数据集输入神经网络,籍助于均匀设计(UD),构建了木聚糖酶氨基酸组成和最适pH的模型。当学习速率为0.08、动态参数为0.7、Sigmoid参数为0.92,隐含层结点数为9时,模型的拟合残差为0.00109,对pH值拟合的平均绝对百分比误差为3.29%,同时具有良好的预测效果,预测的平均绝对误差为0.59个pH单位。比文献报道的用逐步回归方法更好。  相似文献
2.
基于支持向量机识别嗜热和常温蛋白的研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
采用支持向量机对嗜热和常温蛋白进行模式识别并和偏最小二乘回归比较。结果表明,当惩罚因子C为1,核函数选取线性函数,不敏感常数epsilon取0.01时,经320组数据训练,支持向量机预测的平均正确率为84.9%,后者为86.8%。经1720组数据训练,支持向量机对嗜热蛋白预测正确率达97.4%,对常温蛋白预测的正确率为84.2%,平均90.8%。建立了一种基于序列的识别嗜热和常温蛋白的新方法。  相似文献
3.
G/11家族木聚糖酶特征序列与其最适温度定量关系的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文研究了G/11家族木聚糖酶特征序列与其最适温度的定量关系,所得逐步回归模型达到极显著(p<0.0001),相关系数为0.965。该模型对文献[5]报道的23种木聚糖酶的预测值与其实测值吻合较好,平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为3.42%和1.84℃。对比文献[5]的两种模型,它优于基于单个氨基酸的模型(2.26℃和8.1%),但略逊于基于二肽的模型(1.22℃和2.27%)。同时,在这两个特征序列中,存在7个对木聚糖酶最适温度影响较大的位点。利用在大肠杆菌中表达的重组木聚糖酶的特征序列和最适温度验证该模型的可靠性,该模型的预测误差仅为0.2%(预测值和实测值分别为50℃和49.9℃)。此模型适用于G/11家族中的所有木聚糖酶且有很好的精度,所以它可为木聚糖酶定向改造其耐高温的活性提供更多的生物信息。  相似文献
4.
构建了乙醇脱氢酶氨基酸组成和最适温度的神经网络模型,并运用均匀设计优化神经网络结构。结果表明,当最小训练率为0.12,动态参数为0.6,Sigmoid参数为0.98,隐含层结点数为9时,神经网络的拓扑结构为最优。所得样本误差为0.00999,模型对温度预测的平均绝对百分比误差为5.13%,均方根误差为5.12℃,平均绝对误差为3.82℃,优于逐步回归计算的结果。  相似文献
5.
因为IPV4地址紧缺和多运营商互通受限问题,大多数高校采用多出口的网络来满足其需求。结合实际情况,运用基于源地址的策略路由来解决多出口的路由选择问题,不仅很好地利用了多条链路,提高了网络访问速度,还大大增加了网络可靠性和安全性。  相似文献
6.
为了探究影响GH5家族β-甘露聚糖酶最适pH的各种因素,利用该酶的序列信息,构建了基于氨基酸组成的β-甘露聚糖酶理化性质与其最适pH的相关性模型。结果表明:该酶N端氨基酸序列是影响其最适pH的重要因素,在243个理化性质中有17个呈极显著相关,其中7个呈正相关。优化的转移能量参数相关性最高,为0.78:7个正相关的理化性质中,与螺旋相关的理化性质占3个。优化的转移能量参数和螺旋是影响pH稳定性的最重要的因素。所建立的模型为研究该酶酸碱适应性机理提供了一种简单有效的方法。  相似文献
7.
了解酸性和碱性酶稳定性机理及在此基础上建立基于序列的模式识别方法对探讨其构效关系及酶的改造具有重要意义。本文采用主成分分析、偏最小二乘回归和BP神经网络3种方法对酸性和碱性酶进行模式识别。结果表明,基于主成分分析和偏最小二乘回归建立的线性方程能有效解释酸性和碱性酶稳定性机制,3种方法对训练集拟合的平均正确率分别为73.2%、87.0%和98.0%,建立了1种基于数学模型解释酶适应不同pH的分子机制及识别酸性和碱性酶的新方法。  相似文献
8.
了解嗜盐蛋白氨基酸使用的偏好及该偏好与其理化性质之间的联系对探索嗜盐蛋白构效关系具有重要意义。本文选取极端嗜盐细菌Salinibacter ruber和非嗜盐菌Pelodictyon luteolum中362对同源蛋白,统计了52102个氨基酸突变位点,以此计算氨基酸的嗜盐不对称指数(HAI),并与243个理化性质进行相关性分析。结果表明:天冬氨酸的嗜盐性能最强,而异亮氨酸和赖氨酸最弱;243个理化性质中有16个同HAI存在显著相关性,其中5个呈正相关;氨基酸的亲疏水性及β折叠的倾向性是影响HAI值的两种最重要的理化性质。本文提出的氨基酸嗜盐不对称指数为了解嗜盐蛋白稳定性机制提供了新视角。  相似文献
9.
筛选因过程复杂造成费钱费时费力,成为定向进化的瓶颈。因此,开发出蛋白质突变仿真&虚拟筛选系统,以部分替代实验筛选,提高筛选效率,具有十分重要的意义。利用对字符串的随机替换来模仿蛋白质序列的突变,通过加权二肽组成、偏最小二乘回归等数学模型对产生的蛋白质序列进行筛选。开发的蛋白质突变仿真&虚拟筛选系统软件,可以部分替代实验筛选。软件在WINDOWS XP及DotNetFramework 2.0下运行稳定,计算速度快,拟合结果良好,基本可以满足数据处理的需要。软件的参数灵活可调,能够输出各种数据,可以方便分析验证,也可与其它软件整合进行数据分析以达到研究目的。  相似文献
10.
为了研究嗜盐酶如何在高盐环境下维持稳定性与活性,本文以沃尔卡尼极嗜盐菌及大肠杆菌的二氢叶酸还原酶(DHFR)为模型,将二者分别置于5种不同盐浓度的水溶液中进行分子动力学模拟。经9ns动力学模拟,得到了二者在不同浓度盐溶液中的运动轨迹,通过对运动轨迹的分析,获取了二者在不同盐浓度下的动力学特性。结果发现嗜盐古生菌的二氢叶酸还原酶自身所形成盐桥及与溶剂所形成的氢键均比大肠杆菌的二氢叶酸还原酶多,而溶剂可及性表面则要小,二者差异均达极显著水平。同时还分析了这两种分子及其氨基酸残基的柔性等。  相似文献
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