RNAProbeDesigner:mRNA探针特异性序列搜索方法

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作者 刘子朋 艾观华 +4 位作者 李向真 徐晓燕 张莹 李娟 方慧生 《药物生物技术》 CAS CSCD 2012年第3期251-255,共5页

mRNA不仅是生物体内蛋白质合成的"图纸",还参与生命活动的很多调节过程。随着分子影像技术的发展,mRNA探针在医药领域的应用越来越广泛。探针的特异性是衡量探针效果的重要指标。本文基于BLAST的序列搜索方法,根据目标mRNA中... mRNA不仅是生物体内蛋白质合成的"图纸",还参与生命活动的很多调节过程。随着分子影像技术的发展,mRNA探针在医药领域的应用越来越广泛。探针的特异性是衡量探针效果的重要指标。本文基于BLAST的序列搜索方法,根据目标mRNA中的每个片段与细胞中其他RNA的相似程度,筛选可用于特异性识别mRNA的寡核苷酸片段,并将该方法编写为一套自动化的mRNA探针特异性序列的搜索程序——RNAProbeDesigner。选取4种蛋白的mRNA对该程序进行测试,结果显示,该程序搜索出的片段中,有部分结果在以往的文献中已被报道用于相应探针的设计,从而证明了该方法的可靠性。 展开更多

关键词 mRNA探针 BLAST 特异性寡核苷酸 探针设计 探针特异性 特异性打分

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蛋白亚细胞定位的预测方法研究 被引量：6

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作者 王明会 李骜 +1 位作者 谢丹 冯焕清 《北京生物医学工程》 2006年第6期649-653,657,共6页

预测蛋白质的亚细胞定位信息对于了解其功能有重要的意义。选择氨基酸组成、氨基酸对组成、位置特异性打分矩阵三种分类特征以及模糊k近邻、支持向量机两种预测方法,分别进行了测试。对预测结果的分析显示,位置特异性打分矩阵可以提高... 预测蛋白质的亚细胞定位信息对于了解其功能有重要的意义。选择氨基酸组成、氨基酸对组成、位置特异性打分矩阵三种分类特征以及模糊k近邻、支持向量机两种预测方法,分别进行了测试。对预测结果的分析显示,位置特异性打分矩阵可以提高对不同亚细胞器的可区分性;而支持向量机可以更好地利用位置特异性打分矩阵特征进行预测。使用氨基酸组成和位置特异性打分矩阵两种特征,并结合支持向量机,是一种有效的亚细胞定位预测方法。 展开更多

关键词 亚细胞定位 位置特异性打分矩阵 模糊k近邻 支持向量机 生物信息学

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疾病相关的蛋白质与配体DNA分子结合区域的分析与预测

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作者 冯永娥 孙鹏哲 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期57-62,共6页

很多细胞的生命活动涉及到特定的DNA分子与蛋白质相互作用,而且这些相互作用与人类很多疾病的产生密切有关。为了了解蛋白质与DNA分子结合的分子机制,确定蛋白质序列中哪些残基与DNA分子结合是非常重要的。但是目前,精确识别蛋白与DNA... 很多细胞的生命活动涉及到特定的DNA分子与蛋白质相互作用,而且这些相互作用与人类很多疾病的产生密切有关。为了了解蛋白质与DNA分子结合的分子机制,确定蛋白质序列中哪些残基与DNA分子结合是非常重要的。但是目前,精确识别蛋白与DNA分子结合残基还很困难。在这项研究中,我们将使用机器学习算法来预测疾病相关蛋白与DNA分子的结合区域,这为下一步精确识别结合位点奠定了基础。预测模型中使用的数据集来自于Uniprot和PDB数据库,我们提取位置特异性打分矩阵(PSSM)、氨基酸的理化指数为特征,利用随机森林算法、5折交叉检验结果得到:在使用103种理化指数作为特征时,预测总精度最高达到94%,精确率、召回率以及马氏相关系数分别为88%、75%和0.78。可见该模型对于疾病相关的蛋白与DNA分子的结合区域是有较好的识别能力。 展开更多

关键词 疾病相关的蛋白质 位置特异性打分矩阵 蛋白质与配体DNA分子结合 机器学习算法

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基于氨基酸理化特征识别疾病相关的蛋白质与金属离子配体的结合位点

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作者 邹向辉 冯永娥 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期78-85,共8页

蛋白质与金属离子配体的结合在维持蛋白质结构稳定和代谢控制等方面起重要作用。为了帮助研究者理解蛋白质与金属离子相互作用的分子机制,确定蛋白质与哪种金属离子配体的结合是非常必要的。目前大部分的研究只针对金属离子结合位点与... 蛋白质与金属离子配体的结合在维持蛋白质结构稳定和代谢控制等方面起重要作用。为了帮助研究者理解蛋白质与金属离子相互作用的分子机制,确定蛋白质与哪种金属离子配体的结合是非常必要的。目前大部分的研究只针对金属离子结合位点与非结合位点的预测研究,本文基于氨基酸理化特征结合机器学习算法构建模型,针对疾病相关的蛋白质与3种金属离子配体(Ca^(2+)、Mg^(2+)、Zn^(2+))的结合位点进行三分类的识别。首先,基于国际公共数据库资源,构建了疾病相关的蛋白质与3种金属离子配体的结合位点数据库。然后,在滑动窗口下,提取5种特征(PSSM,PAAC,PDC,HAAC,HDC),再结合2种机器学习算法对3种金属离子配体的结合位点进行识别。结果发现:在单特征预测中,使用位置特异性矩阵(PSSM)的预测结果最好,预测总精度(OA)达到72.6%。最后,做了特征融合,结果发现:其他特征在联合了位置特异性矩阵(PSSM)后,结果相较于其单特征,预测总精度均有较大提高。可见该模型对于疾病相关蛋白与金属离子配体的结合位点有较好的识别能力。 展开更多

关键词 金属离子配体 位置特异性打分矩阵 亲疏水氨基酸组分 机器学习算法

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固有无序蛋白与结合配体作用位点的分析与预测 被引量：1

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作者 冯永娥 孙鹏哲 张强 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期442-448,共7页

固有无序蛋白(简称IDPs)在生理条件下不具有稳定的二级或三级结构,但是在生物体内通过与结合配体相互作用来发挥重要的生物学功能,故研究固有无序蛋白与配体的相互作用,对理解这些蛋白的功能具有重要的生物学意义。本文基于IDPsBind数据... 固有无序蛋白(简称IDPs)在生理条件下不具有稳定的二级或三级结构,但是在生物体内通过与结合配体相互作用来发挥重要的生物学功能,故研究固有无序蛋白与配体的相互作用,对理解这些蛋白的功能具有重要的生物学意义。本文基于IDPsBind数据库,获得固有无序蛋白与5类配体分子(DNA,RNA,金属离子,肽,小分子)结合的结合位点,然后对这些结合位点处残基出现在5类结合位点的倾向性进行分析,结果发现:5类配体分子的结合位点处氨基酸的分布是不一样的。然后,利用滑动窗口中心残基的结合配体类型,建立5类结合配体的结合位点数据集,并提取四种特征参数:位置特异性矩阵(PSSM),20种氨基酸组分(AAC),以及残基的疏水性(HP)和溶剂可及表面积(SASA)特征,结合机器学习算法对5类结合位点进行分类识别,在5折交叉检验结果中预测准确率(Acc)最高达到87%,当特征融合后,预测准确率(Acc)达到88.3%。该研究结果对固有无序蛋白与结合配体相互作用的分析提供了很好的参考。 展开更多

关键词 固有无序蛋白 结合位点 位置特异性打分矩阵 支持向量机

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基于卷积神经网络的大肠杆菌启动子预测 被引量：1

6

作者 彭宝成 张晓炜 +1 位作者 刘暘 樊国梁 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1334-1347,共14页

目的基于位点特异性打分矩阵(position-specific scoring matrices,PSSM)的预测模型已经取得了良好的效果,基于PSSM的各种优化方法也在不断发展,但准确率相对较低,为了进一步提高预测准确率,本文基于卷积神经网络(convolutional neural ... 目的基于位点特异性打分矩阵(position-specific scoring matrices,PSSM)的预测模型已经取得了良好的效果,基于PSSM的各种优化方法也在不断发展,但准确率相对较低,为了进一步提高预测准确率,本文基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)算法做了进一步研究。方法采用PSSM将启动子序列处理成数值矩阵,通过CNN算法进行分类。大肠杆菌K-12(Escherichia coli K-12,E.coli K-12,下文简称大肠杆菌)的Sigma38、Sigma54和Sigma703种启动子序列被作为正集,编码(Coding)区和非编码(Non-coding)区的序列为负集。结果在预测大肠杆菌启动子的二分类中,准确率达到99%,启动子预测的成功率接近100%;在对Sigma38、Sigma54、Sigma703种启动子的三分类中,预测准确率为98%,并且针对每一种序列的预测准确率均可以达到98%以上。最后,本文以Sigma38、Sigma54、Sigma703种启动子分别和Coding区或者Non-coding区序列做四分类,预测得到的准确性为0.98,对3种Sigma启动子均衡样本的十交叉检验预测精度均可以达到0.95以上,海明距离为0.016,Kappa系数为0.97。结论相较于支持向量机(support vector machine,SVM)等其他分类算法,CNN分类算法更具优势,并且基于CNN的分类优势,编码方式亦可以得到简化。 展开更多

关键词 大肠杆菌 位点特异性打分矩阵 卷积神经网络 多分类

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利用位点特异性打分矩阵对大肠杆菌启动子的预测 被引量：2

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作者 闫妍 万平 《生物信息学》 2015年第2期125-130,共6页

启动子是基因转录起始的一个关键性元件。本研究利用数据库中提供的大肠杆菌启动子数据,基于位点特异性打分矩阵(Position-specific scoring matrix,PSSM)算法建立了大肠杆菌启动子预测方法,并采用ROC曲线对预测结果进行评估。结果显示... 启动子是基因转录起始的一个关键性元件。本研究利用数据库中提供的大肠杆菌启动子数据,基于位点特异性打分矩阵(Position-specific scoring matrix,PSSM)算法建立了大肠杆菌启动子预测方法,并采用ROC曲线对预测结果进行评估。结果显示,本方法对大肠杆菌sigma24、sigma28、sigma32、sigma38、sigma54和sigma70启动子预测的准确度分别达到86%,96%,93%,96%,97%和74%。由于原核生物启动子序列的保守性,可将该方法推广至其他原核生物的启动子预测。 展开更多

关键词 大肠杆菌 启动子 位点特异性打分矩阵(PSSM) 预测

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基于进化信息和支持向量机的酶蛋白亚家族预测 被引量：1

8

作者 冯焕清 张相华 许文龙 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期765-769,共5页

提出一种使用PSI-BLAST得到的位置特异性打分矩阵中蕴含的进化信息作为酶蛋白的特征表示,结合支持向量机方法对酶蛋白的亚家族类别进行预测的方法.对包含16类亚家族的2 640条氧化还原酶数据集进行jacknife测试,总的预测精度达到92.12%,... 提出一种使用PSI-BLAST得到的位置特异性打分矩阵中蕴含的进化信息作为酶蛋白的特征表示,结合支持向量机方法对酶蛋白的亚家族类别进行预测的方法.对包含16类亚家族的2 640条氧化还原酶数据集进行jacknife测试,总的预测精度达到92.12%,高于目前的任何其他预测方法.实验结果表明,进化信息是酶蛋白序列的有效表示,将其与支持向量机结合能够实现对酶蛋白亚家族的高精度预测. 展开更多

关键词 酶蛋白亚家族预测 进化信息 支持向量机 位置特异性打分矩阵

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基于机器学习算法识别疾病相关的蛋白与金属离子配体的结合残基

9

作者 邹向辉 冯永娥 《计算生物学》 CAS 2022年第3期23-31,共9页

在研究疾病发生机制中,蛋白质与配体相互作用扮演着重要的角色。因为许多蛋白质功能的实现需要结合特定的配体,而金属离子配体对蛋白质功能的实现起到重要作用。确定蛋白质中哪些残基与金属离子配体相互作用,可以帮助研究者理解蛋白质-... 在研究疾病发生机制中,蛋白质与配体相互作用扮演着重要的角色。因为许多蛋白质功能的实现需要结合特定的配体,而金属离子配体对蛋白质功能的实现起到重要作用。确定蛋白质中哪些残基与金属离子配体相互作用,可以帮助研究者理解蛋白质-金属离子相互作用的分子机制,也对人类健康和精准医学有重要意义。本文基于机器学习算法,研究疾病相关的蛋白质与三种金属离子配体的结合。我们分别提取3种序列特征:位置特异性打分矩阵、氨基酸组分信息、二肽组分,并使用随机森林算法和支持向量机算法建立了三种金属离子配体结合残基的分类模型。对于Zn2+结合残基在特征融合中最高准确率(Acc)达到了87%,Mg2+结合残基识别的最高准确率(Acc)达到70%,Ca2+结合残基识别的最高准确率(Acc)达到70%。可见我们的模型对三种金属离子配体的结合残基有一定的识别能力。 展开更多

关键词 金属离子配体 5折交叉检验 位置特异性打分矩阵 随机森林算法

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基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的蛋白质二级结构 被引量：1

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作者 钟琦 黄志鑫 陈晓舟 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第1期52-57,共6页

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)有4种关键的结构蛋白,而核衣壳蛋白就是其中的1种.本实验从公开数据库NCBI上选取的SARS-CoV-2核衣壳蛋白质序列数据,分析SARS-CoV-2核衣壳蛋白与SARS-CoV核衣壳蛋白的序列相似性,对SARS-CoV-2核衣壳蛋白的理化... 新型冠状病毒(SARS-CoV-2)有4种关键的结构蛋白,而核衣壳蛋白就是其中的1种.本实验从公开数据库NCBI上选取的SARS-CoV-2核衣壳蛋白质序列数据,分析SARS-CoV-2核衣壳蛋白与SARS-CoV核衣壳蛋白的序列相似性,对SARS-CoV-2核衣壳蛋白的理化性质和疏水性进行分析;在此基础上提出基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络,预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的8类蛋白质二级结构.研究结果表明,核衣壳蛋白的二级结构主要为无规卷曲,此结果可为抗病毒药物的研发与新型冠状病毒肺炎的诊断提供参考. 展开更多

关键词 新型冠状病毒 核衣壳蛋白 理化性质 位点特异性打分矩阵 卷积神经网络

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基于小波特征提取和支持向量机的蛋白质二级结构预测

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作者 王剑 成金勇 《生物医学》 2019年第1期17-22,共6页

蛋白质的结构对理解蛋白质的生物学功能意义重大,蛋白质结构的预测就能预测和理解未知蛋白质生物学功能的作用,并且蛋白质二级结构的预测是对蛋白质结构的预测起决定性作用的,在蛋白质二级结构预测的研究中,将蛋白质单个残基用位置特异... 蛋白质的结构对理解蛋白质的生物学功能意义重大,蛋白质结构的预测就能预测和理解未知蛋白质生物学功能的作用,并且蛋白质二级结构的预测是对蛋白质结构的预测起决定性作用的,在蛋白质二级结构预测的研究中,将蛋白质单个残基用位置特异性打分矩阵(PSSM)进行编码,取窗口后可以将一个蛋白质残基表示成一个2维的伪图像平面,在原位置特异性打分矩阵数据平面的基础上,用小波变换提取到伪图像平面不同分辨率水平上的低频特征和高频特征与原PSSM平面数据当作一个蛋白质残基携带的样本信息,并用支持向量机对预测进行训练模型。 展开更多

关键词 蛋白质二级结构预测 位置特异性打分矩阵 伪图像 小波变换 支持向量机

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