蛋白质二级结构预测方法研究

为提高蛋白质二级结构预测精度,提出一种新的网络模型和编码方法。首先利用基因表达式编程（GEP）的全局搜索能力同时进化设计神经网络的结构和连接权;其次,对神经网络输入层编码进行了改进,添加了氨基酸残基所处的疏水环境。用PDBSelect25中的36条蛋白质共6 122个残基进行测试,结果表明提出的网络模型和编码方法能有效提高蛋白质二级结构预测的精度。     

一种禁忌搜索算法在二维HP非格模型中的应用

禁忌搜索算法是一种启发式的全局优化算法,是局部搜索算法的一种推广,已被成功地应用于许多组合优化问题,本文探讨将一种记忆的禁忌搜索算法应用于求解蛋白质结构预测问题。文中首先介绍了一种二维HP非格模型,此模型最后可以归结为一个全局优化问题,然后介绍了记忆的禁忌搜索算法在其中的应用,通过与PERM（Pruned—Enriched—Rosenbluth Method）比较,发现禁忌算法能得到较好的实验结果,经分析发现虽然二维HP非格模型很简单,但却能反映蛋白质结构的一些简单的性质,即在蛋白质结构中,疏水性氨基酸形成束,总是被极性氨基酸包围。数值实验表明该算法对于蛋白质结构预测是可行有效的。     

基于GEP-BP网络集成的蛋白质二级结构预测方法研究*

为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出了一种基于GEP-BP网络集成的两层结构预测模型。首先利用基因表达式编程（GEP）的全局搜索能力同时进化设计BP网络的结构和连接权,并将进化最后一代的个体用BP算法进一步训练学习,然后采用组合方法将部分个体集成构成模型的第一层;根据神经网络输出之间具有相关性,用第二层网络对第一层的预测结果进行精炼。用PDBSelect25中的36条蛋白质共6 122个残基进行测试,结果表明提出的模型能有效预测蛋白质二级结构,将预测精度提高到73.02%。     

PCA技术在二硫键连接模式预测中的应用研究

关于二硫键是由蛋白质的两个半胱氨酸之间配对形成的一种共价键,可以存在于同一条蛋白质多肽键内,也可以存在于不同的多肽键之间。二硫键的形成是蛋白质折叠过程中的重要步骤,同时影响蛋白质折叠的速率和途径。因此利用计算机方法预测二硫键连接模式有非常晕要的意义。采用一种新的方法预测二硫键连接模式。结合序列多重特征向量和通过PSIPRED得出的二级结构预测信息。由于原方法会产生高维数据,使用PCA进行降维,在降维后的低维数据上采用支持向量回归技术（SVR）来预测二硫键连接模式。结果显示,上述方法提高了预测精度。     

蛋白质折叠预测的禁忌搜索粒子群算法

针对PSO算法晚期收敛速度慢、求解精度差的缺点,提出了一种改进优化算法——将粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与禁忌搜索算法（Tabu Search,TS）结合起来解决基于三维AB非晶格模型的蛋白质折叠预测问题。TS算法的引入提高了粒子群收敛后期的精度,粒子变异机制增强了粒子跳出局部极小值的能力。真实数据实验表明,该算法计算出的蛋白质序列能量值相比其他算法有更高的精确度,能够更好地模拟蛋白质构象,是分析蛋白质结构的一种有效方法。     

PPI网络比对用于植物乳杆菌的糖代谢研究

蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI网络）比对是预测蛋白质相互作用,分析不同物种之间功能差异的重要手段。为研究植物乳杆菌WCFS1和JDM1糖代谢功能模块差异,采用Evolutionary Graph Edit Distance Algorithm算法对两者的糖酵解、戊糖磷酸途径、柠檬酸循环三个模块PPI网络进行比对。实验表明,两者的三个模块边正确性分别达到93.6%、96%、100%,表明其拓扑结构极其相似,戊糖磷酸途径中,WCFS1存在蛋白质2-keto-3-deoxygluconate kinase（kdgK）,但JDM1中没有kdgK,却有其产物2-keto-3-deoxy-6-phospho-gluconate aldolase（JDM1_0578）。糖酵解模块中,推测蛋白质pyruvate dehydrogenase complex,E2 component（pdhC）与pyruvate kinase（pyk）具有相互作用。实验表明,PPI网络比对可以阐明两者糖代谢PPI网络的拓扑相似性及模块差异,预测蛋白质之间的相互作用。     

基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法

预测蛋白质二级结构,是当今生物信息学中一个难以解决的问题。由于预测蛋白质二级结构的精度在蛋白 质结构研究中起到非常重要的作用,因此在基于KDTICM理论基础上,提出一种基于混合SVM方法的蛋白质二级 结构预测算法。该算法有效地利用蛋白质的物化属性和PSI-SEARCH生成的位置特异性打分矩阵作为双层SVM的 输入,从而大大地提高了蛋白质二级结构预测的精度。实验比较分析表明,新算法的预测精度和普适性明显优于目前 其他典型的预测方法。     

基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法

预测蛋白质二级结构,是当今生物信息学中一个难以解决的问题.由于预测蛋白质二级结构的精度在蛋白质结构研究中起到非常重要的作用,因此在基于KDTICM理论基础上,提出一种基于混合SVM方法的蛋白质二级结构预测算法.该算法有效地利用蛋白质的物化属性和PSI-SEARCH生成的位置特异性打分矩阵作为双层SVM的输入,从而大大地提高了蛋白质二级结构预测的精度.实验比较分析表明,新算法的预测精度和普适性明显优于目前其他典型的预测方法.     

基于片段组装的蛋白质结构预测方法综述

蛋白质三维结构决定了其特殊的生物功能,蛋白质三维结构对蛋白质功能研究、疾病的诊断与治疗、创新药物研发都有着重要的科学意义。利用计算机技术从氨基酸序列预测蛋白质三维结构是获取蛋白质三维结构的有效方法。片段组装是一种广泛采用的蛋白质结构预测技术,它将连续的构象空间优化问题转换成离散的实验片段组合优化问题,从而有效地减小了构象搜索空间。首先介绍了片段组装技术;其次总结了基于片段组装的蛋白质结构预测的发展历程,并对部分具有代表性的方法进行了简要阐述;然后介绍了蛋白质结构预测研究中常用的数据库和评价指标,并比较了不同预测方法的性能;最后分析并指出了当前基于片段组装的蛋白质结构预测方法所存在的挑战性问题,并对该领域未来的研究方向进行了展望。     

基于PPI网络与机器学习的蛋白质功能预测方法

针对现有的基于蛋白质相互作用（PPI）网络的蛋白质功能预测方法预测精度不高、易受数据噪声影响的问题,提出一种基于机器学习（层次聚类、主成分分析和多层感知器）的蛋白质功能预测方法HPMM。该方法综合考虑蛋白质宏观和微观层面的信息,将蛋白质家族、结构域和重要位点信息作为顶点属性整合到PPI网络中以减轻网络中数据噪声的影响。首先,基于层次聚类和主成分分析进行特征提取,得到功能模块和属性主成分特征,然后训练多层感知器模型,建立多特征与多功能之间的映射关系以用于功能预测。在三个分别被分子功能（MF）、生物过程（BP）和细胞组件（CC）注释的人类PPI网络上进行测试,对HPMM、余弦迭代算法（CIA）和有向PPI网络基因本体术语传播（GoDIN）算法的功能预测效果进行比较分析。实验结果表明,相比CIA和GoDIN这两种完全基于PPI网络的方法,HPMM的精确度与F值更高。     

蛋白质二级结构预测的一种新的编码方式

编码方式是影响蛋白质二级结构预测准确率的重要因素之一。针对单序列蛋白质二级结构预测问题,提出了一种新的综合编码方法。该编码是根据氨基酸出现在每种二级结构中的倾向因子以及氨基酸的疏水性值进行分类,并以二进制形式来表示每类氨基酸的编码方法。在相同的实验条件下,首先用不同的编码方式对数据集CB513进行编码,然后采用支持向量机的方法进行训练建模预测。实验结果显示提出编码的预测准确率比20位正交编码和5位编码分别高出1.48%和10.68%。可见,该编码比较适合非同源或低同源蛋白质结构预测。     

基于金字塔场景分析网络改进的语义分割算法

图像语义分割是图像识别中的一个经典难题,是机器视觉研究的一个热点。但在实际应用中,会出现语义标签预测不准确、所分割对象与背景之间边缘信息损失问题,这已逐渐成为了图像理解的瓶颈。据此,提出了一种基于金字塔场景分析网络（PSPNet）的网络改进结构,在特征学习模块中将输入图在原残差网络（ResNet）的基础上通过在网络内部增加卷积、池化操作,进一步学习各个层次特征,将所学习到的多个低层次特征图与高层次特征图相加,得到新的具有更多空间位置信息的特征图;为得到丰富的上下文信息,利用PSPNet的金字塔池化结构,将特征图中全局上下文信息与不同尺度局部上下文信息相结合,进行卷积和上采样,得到最终预测图。仿真实验结果表明,所改进的方法在PASCAL VOC 2012测试集中平均交并比（Mean Intersection over Union,MIoU）达到78.5%,较基准算法提升了1.7%。     

基于SVM的蛋白质亚细胞定位预测

首先基于特征融合思想，采用氨基酸组成、熵密度和自相关系数结合的方式构建190维特征向量进行特征表达，与仅考虑氨基酸组成信息的传统方法相比，能更好地表达蛋白质结构信息。然后利用LDA（Linear Discriminant Analysis）方法进行降维，降低计算复杂性，加强同类样本间的相关性。接下来选用支持向量机作为分类器进行定位预测，最后采用留一法在Gram-negative和Gram-positive数据集上进行交叉检验。实验结果表明，多特征结合的方法优于传统的氨基酸组成方法和简单的自相关系数方法，证明了新方法的有效性。     

基于自相关系数和PseAAC的蛋白质结构类预测

传统的预测方法在构造特征向量时只考虑了氨基酸的组成,而自相关系数不仅能够很好地反映序列中氨基酸的位置信息,而且考虑了序列内部不同位置的氨基酸间的相互影响。设计了一种将氨基酸组成和自相关系数相结合的方法来构造特征向量;在Chou提出的伪氨基酸组成模型（pseudo．aminoacidcomposition,PseAAC）的基础上,通过扩展信息重新构造了伪氨基酸组成模型,并将其与自相关系数组合在一起来构造特征向量。分别使用两种方法编码,选用支持向量机作为预测工具,在数据集Z277、Z498以及独立测试集D138上进行了若干实验,对比结果显示,新方法比传统的氨基酸组成方法的准确率分别平均提高了7．43％和8．53％,证明了新方法是有效的。     

基于对抗训练和卷积神经网络的面部图像修复

为了有效地修复大面积破损的面部图像,使用了解码器-编码器结构的卷积神经网络作为生成模型,并在其部分层之间增加skip-connection,以增强生成模型的结构信息预测能力,同时引入对抗训练策略优化生成模型。该模型首先训练一个判别模型识别真实图像,再利用其判别待修复图像输入生成模型后所得到的输出是否为真实,以此为生成模型提供优化梯度。结合了卷积神经网络的结构信息预测能力和GANs对抗策略的优化能力,提高了图像补全的效果。在CelebA人脸数据集上进行的实验结果表明,该方法在补全大面积破损的图像任务上性能明显优于其他方法。     

一种新颖的蛋白质序列可视化模型

利用相似规则、互补规则和分子识别理论建立一种氨基酸数字编码模型用于研究序列特征、功能预测。给出一种新的基于元胞自动机的蛋白质序列图像生成方法,其优点是考虑了氨基酸前后的相互作用,生成的图像与基因序列一一对应,许多隐藏在蛋白质序列中的重要特性通过元胞自动机图可以表现出来。基于蛋白质元胞自动机图所得到的蛋白质伪氨基酸成分,蛋白质亚细胞定位预测成功率可以达到86.4%。     

考虑时空影响下的图卷积网络短时交通流预测

针对交通流预测过程中城市道路路网的空间特征难以充分提取,导致预测结果精度不高的问题,提出图卷积网络（GCN）与门控循环单元（GRU）组合短时交通流预测模型。利用GCN对拓扑结构数据处理的优势,将城市道路路网空间排列结构转换为拓扑关系建模,通过解决拓扑关系问题有效提取出路网间的空间特征。采用GraphSAGE算法改进GCN模型,通过加和聚合算子和图注意力机制（GAT）聚合空间特征,将包含空间特征的输出作为GRU模型的输入提取时间特征。利用真实道路车流量数据进行模型验证,结果表明该模型相较于不具有GCN的模型预测准确率提升约8%,均方误差缩小约0.010?37,说明所提模型具有相对较高的稳定性及预测精度,可以为大型城市路网提供重要的交通诱导依据。     

一种基于HMM的蛋白质侧链旋转异构体构造方法

蛋白质侧链预测是蛋白质结构预测以及蛋白质设计中非常重要的子问题,而旋转异构体库的构造是进行侧链预测的基础,为预测提供搜索空间.现有的旋转异构体库考虑的是单个氨基酸的统计信息,没有考虑与之相邻的氨基酸对其构象产生的影响.本文提出一种基于隐马尔科夫模型的旋转异构体库构造方法,将相邻氨基酸的构象信息也考虑进来,产生与序列相关的旋转异构体库.并采用蛋白质预测程序Rosetta对CASP8中的12个自由建模蛋白质在本文提出的旋转异构体库基础上进行侧链预测,与基于经典的旋转异构体库的侧链预测结果相比,在预测精度上有了一定的提高.     

Toy模型蛋白质折叠问题的随机扰动粒子群解法

Toy模型蛋白质折叠问题是一个计算生物学中典型的NP难题。提出了一种随机扰动粒子群结合爬山优化的算法,应用二维Toy模型进行蛋白质折叠结构预测,在Fibonacci测试序列及真实蛋白质序列上的测试结果验证了算法的良好性能。