利用蛋白质的二面角序列对蛋白质结构比对

蛋白质结构比对对理解蛋白质功能和进化关系非常重要。提出一种基于蛋白质残基的二面角的结构比对算法。通过动态时间规整算法比对二面角序列,来比较蛋白质的结构,拟合两蛋白结构距离的分布后,利用p-value来评价比对的好坏。主要结果有：利用动态时间规整算法计算得出的结构距离是一个很好的蛋白质结构相似性度量;结构距离服从参数为μ=94.769 7,σ=41.583 7,ξ=0.192 5的广义的极值分布;和其他结构比对算法相比,该算法比CTSS的搜索结果要好。     

蛋白质构象空间的多模态优化算法

蛋白质能量模型的不精确性导致数学上的最优解并不一定对应其稳定的天然态结构,同时其巨大的构象空间使得现有方法也极易收敛到局部最优解。针对蛋白质结构能量模型不精确和高维构象空间采样可靠性低的问题,在进化算法的基础上,提出了一种基于二面角相似度的蛋白质构象多模态优化方法。首先,执行模态探测,将Rosetta粗粒度能量模型作为筛选高质量新个体的标准,进行种群更新,增加种群构象的多样性;然后,建立二面角相似度模型,用于评价不同构象间的相似程度,以满足多模态优化算法中相似个体快速判定的要求,并基于排挤更新策略实现模态增强,获得结构更为合理的构象。10个测试蛋白质的实验结果表明:所提算法能够达到较高的预测精度,并且可以使种群具有良好的模态分布,得到尽可能多的高质量局部极值解,从而获得一些较好的蛋白质亚稳态结构。     

禁忌搜索算法在蛋白质结构预测中应用

一种氨基酸序列只可能有一种蛋白质结构,所以在蛋白质理论预测中,正确定义能量函数、精确选用的计算机搜寻算法来寻找能量最低值,是蛋白质结构预测的关键。基于此,本文以两两残基之间距离分布和二面角分布符合玻尔兹曼定理,提出了一种抽象的蛋白质三维结构连续物理数学模型。然后应用了禁忌搜索算法很好的计算了牛胰岛素B(D)主链走向;比较计算了氨基酸序列最低能量的全局最优点。     

一种基于子序列分布的蛋白质结构类预测方法

蛋白质结构类预测方法的预测能力主要取决于两个方面：一方面，方法采用的序列描述中包含多少有效的蛋白质结构类信息；另一方面，方法采用的判别函数对序列描述中包含的有效信息的利用程度。子序列分布是蛋白质结构类预测中的一种新的序列描述，广义平方距离是组分耦联方法中的判别函数，它包含序列描述中不同组分之间的耦合效应。本文改进了组分耦联方法中的判别函数，解决了当协方差矩阵不可逆时组分耦联方法不能解决的问题，从而把子序列分布与包含耦合效应的判别函数结合起来，对Chou等选取的含有359个蛋白质(结构域)的训练集做了预测，自检测和jackknife检测结果分别为100％和96．7％，这一结果比组分耦联方法提高了5．6和12．6个百分点，比基于自相关函数方法提高了3．3和6．2个百分点。     

神经网络方法预测蛋白质二级结构

The explosive accumulation of protein sequences in the wake of large-scale sequencing projects is in shark contrast to the much slower experimental determination of protein structures. Neural Networks have been successfully applied into the prediction of protein structures, and the prediction accuracy continues to rise. This paper introduces the basic methods and technologies of the prediction of protein secondary structures using neural networks, especially expounds the two aspects., the improvement of neural network architecture and the adding of“evolutionary” information, which lead the ascent of prediction accuracy.     

距离约束和二面角优化的蛋白质结构预测方法

预测蛋白质三维结构对了解其生物功能、疾病发病机理研究、药物研发等具有重大意义.为了提高蛋白质结构预测的精度,提出了一种基于距离约束和二面角优化的蛋白质结构预测方法(Distance Constraint and Dihedral Angle Optimized Protein Structure Prediction ...     

基于PPI网络的关键蛋白质的高效预测算法

关键蛋白质对于细胞生活是不可缺少的,识别关键蛋白质可以帮助了解细胞生活的最小需求,同时对药物设计也有非常大的作用。随着高通量技术的发展,人们可得到越来越多的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的数据,这就使得可以在网络层次上来研究关键蛋白质。目前,学术界已经提出了一系列的计算方法来识别关键蛋白质,但这些方法并没有完全解决蛋白质相互作用数据的假阳性问题。除此之外,现有方法一般只考虑了网络的拓扑结构,对于生物信息的考虑,目前还是比较欠缺的。蛋白质对于人类细胞的生命活动不仅仅与网络拓扑结构有关,还和蛋白质在网络上的生物信息相关。因此,针对以上问题,提出了一种高效的预测关键蛋白质的新方法EPP(Essential Proteins Predict),该方法通过计算蛋白质在PPI网络中的重要性来进行预测,蛋白质的重要性越高,成为关键蛋白质的可能性就越大。取重要性排名前P%的蛋白质作为关键蛋白质,在进行蛋白质重要性的计算时,综合考虑语义相似度及可信度因素,以综合考虑网络的拓扑结构与蛋白质本身的生物信息。实验结果表明,与其他传统方法相比,提出的新方法复杂度较低,且能够识别出更多的关键蛋白质,并且其统计指标也高于其他的方法。     

联想的空间模型

本文讨论了联想的认知概念,归纳出了联想的一般性原理。通过开放对象之间的相似方式,构造了它的度量空间模型,并进一步诱导出更一般的拓扑空间模型,定义了距离、邻域等空间模型,同时得出一些重要的结论。     

蛋白质结构比较的研究

本文对当前蛋白质结构比较研究的现状进行跟踪。介绍了蛋白质结构比较的原始算法以及结构比对的现状,并对应用于结构比较中的各种方法进行简评。由于相关统一的评价标准还没形成,因此很难对各种算法本身进行准确到位的评估,不过,各种算法的提出为蛋白质领域的相关研究奠定了坚实的基础,它们帮助人们从各个侧面对蛋白质进行深入了解,在蛋白质组学里发挥着越来越重要的作用。     

基于径向基函数蛋白质二级结构预测方法

文章针对蛋白质二级结构预测这一复杂非线性模式分类问题,提出了基于径向基函数的预测方法。在分析了基于神经网络预测方法的基础上,讨论了蛋白质二级结构预测算法研究中的数据选取、网络结构与参数对网络性能的影响,实验结果表明这一方法的可行性和有效性。     

基于设计结构矩阵的耦合活动集求解改进算法

邻接矩阵求幂法和可达矩阵法是当前常用的项目耦合活动集求解算法,但是采用这两种算法求解出的耦合活动集中可能隐含更小的耦合活动集,对此在邻接矩阵求幂法的基础上,对求出的耦合活动集进行真实性判断及后续处理,找出了耦合活动集中存在的子耦合活动集,获得了更为精确的耦合活动集。     

空间杆系结构回传波射分析及程序实现

为有效地进行杆系结构应力波响应分析,基于传统的空间杆系结构回传波射矩阵法,考虑黏滞阻尼、复刚度阻尼及节点集中质量的影响,采用VC+ +编制通用回传波射矩阵法分析程序. 该程序可以计算空间杆系结构在任意动力集中载荷作用下任意位置的动力瞬态响应. 针对某刚架结构,比较运用该程序与运用有限元法得到的结果,验证该方法的精确度.     

利用灰度纹理分析方法识别蛋白质空间结构

蛋白质三维空间结构固有的复杂性给其结构分类带来了较大的困难。将蛋白质空间结构映射成为二维距离矩阵,并进一步视作灰度纹理图像,使用拉冬变换分析了该图像的纹理方向特性,基于灰度共生矩阵和Radon投影矩阵提出了一种低维的蛋白质结构特征提取方法。实验结果与对比表明,该方法不仅具有低维的特征,而且有效地实现了多类蛋白质结构分类识别。     

Stochastic transport theory for investigating the three-dimensional canopy structure from space measurements

Radiation reflected from vegetation canopies exhibits high spatial variation. Satellite-borne sensors measure the mean intensities emanating from heterogeneous vegetated pixels. The theory of radiative transfer in stochastic media provides the most logical linkage between satellite observations and the three-dimensional canopy structure through a closed system of simple equations which contains the mean intensity and higher statistical moments directly as its unknowns. Although this theory has been a highly active research field in recent years, its potential for satellite remote sensing of vegetated surfaces has not been fully realized because of the lack of models of a canopy pair-correlation function that the stochastic radiative transfer equations require. The pair correlation function is defined as the probability of finding simultaneously phytoelements at two points. This paper presents analytical and Monte Carlo generated pair correlation functions. Theoretical and numerical analyses show that the spatial correlation between phytoelements is primarily responsible for the effects of the three-dimensional canopy structure on canopy reflective and absorptive properties. The pair correlation function, therefore, is the most natural and physically meaningful measure of the canopy structure over a wide range of scales. The stochastic radiative transfer equations naturally admit this measure and thus provide a powerful means to investigate the three-dimensional canopy structure from space. Canopy reflectances predicted by the stochastic equations are assessed by comparisons with the PARABOLA measurements from coniferous and broadleaf forest stands in the BOREAS Southern Study Areas. The pair correlation functions are derived from data on tree structural parameters collected during field campaigns conducted at these sites. The simulated canopy reflectances compare well with the PARABOLA data.     

向量空间划分类索引的动态更新代价分析

代价分析是借助代价模型预测和评估空间索引结构的一种有效方法。针对索引的空间划分和数据划分这两种策略,在已有的索引结构基础上建立了向量空间划分类型索引的代价模型,该模型可实现查询以及动态更新的性能评价。以KDB-树系为评估对象,从结点存取次数（NA）值推导计算出页面存取次数（PA）的估计值,并在标准数据分布上对估计值的相关误差率进行了验证。结果表明代价模型的平均相关误差率较低,不超过12%。代价分析的结果有助于对索引结构的动态更新代价的预估和查询的优化。     

系统L在非均匀概率空间下命题的真度理论

将经典二值命题逻辑L中公式的真度概念推广到势为2的非均匀概率空间上;当p∈(0,1)时,证明了全体公式的真度值之集在[0,1]中没有孤立点;利用真度定义公式间的p-相似度和伪距离,进而定义了p-逻辑度量空间,证明了该空间没有孤立点,并在此空间中提出了三种不同类型的近似推理模式。     

细长柔性空间结构几种动力学模型的比较

对于自由-自由边界的大型柔性梁式空间结构在轨搬运过程中,其大范围刚体运动和柔性振动会相互耦合,是一类典型的刚柔耦合动力学问题.建立相对准确的动力学模型是设计良好控制系统的前提,但现有文献在研究该问题时却采用了忽略刚柔耦合作用的动力学模型并依此设计控制器,因此有必要建立耦合模型,并探讨其与非耦合模型之间的区别和适用性.首先针对结构自身运动特点选择以瞬时质心为原点的浮动坐标系作为辅助坐标系,将结构两类不同的运动形式进行分解,并利用其产生的附加约束条件简化虚功表达式;其次选择Euler-Bernoulli梁变形形式描述结构变形并采用假设模态法对变形进行变量分离;基于虚功原理推导得到结构大范围运动的刚柔耦合动力学模型;通过仿真算例1对非耦合模型、零次近似模型和一次近似模型进行了对比,验证了非耦合模型的不合理性及零次近似简化模型的准确性和有效性;通过仿真算例2对零次近似简化模型和一次近似模型的对比,说明了二者的使用范围;仿真对比为后续的运动控制系统设计和振动抑制研究提供了依据.     

TLS协议认证测试模型与形式化分析

TLS协议是一种重要的传输层安全协议,得到了广泛的应用。在结合串空间理论和方法的基础上,通过构造TLS握手协议的认证测试模型,提出了TLS协议的DH参数签名认证测试方案,分析和证明了协议的保密性和认证性等关键属性。结果表明TLS协议满足其安全性说明。     

预测蛋白质结构拟物算法的研究与改进

研究了具有两种氨基酸（疏水氨基酸和亲水氨基酸）的三维非格点的蛋白质模型。给出了该模型蛋白质结构预测问题改进的拟物算法。氨基酸链的初始设置由完全随机改为随机线形结构,并找到了更优的计算参数。结果对于三个氨基酸链都找到了更好的最低势能值。