發(fā)布時間：2024-06-28 00:03

　　細(xì)胞由細(xì)胞膜、細(xì)胞核、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)等被稱為“亞細(xì)胞”的各部分組成,亞細(xì)胞的功能由位于其中的蛋白質(zhì)執(zhí)行。蛋白質(zhì)的亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)被叫做蛋白質(zhì)的“亞細(xì)胞位置”。蛋白質(zhì)必須被運送到適當(dāng)?shù)膩喖?xì)胞位置才能正常發(fā)揮功能,否則會產(chǎn)生機體功能紊亂和疾病,因而準(zhǔn)確的了解亞細(xì)胞定位信息對于深入了解蛋白質(zhì)的功能、細(xì)胞生命活動等具有重要意義。同時,蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)本身的海量、多模態(tài)、關(guān)聯(lián)性、不完整等特征,使蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位問題成為生物信息學(xué)領(lǐng)域具有挑戰(zhàn)性的研究熱點。蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位問題一般分為三個步驟,分別為特征提取、分類預(yù)測和算法評估。特征提取是最關(guān)鍵的一步。通過對蛋白質(zhì)序列進(jìn)行分析,提取主要特征,建立特征向量;分類預(yù)測是將特征提取的特征作為分類算法的輸入送到不同的分類器中;算法評估是評估分類結(jié)果,判定特征提取方法和分類算法的優(yōu)劣。本文圍繞蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位問題,主要進(jìn)行特征提取方法和分類算法兩個方面的研究。論文工作如下:(1)針對傳統(tǒng)特征提取方法上的不足,本文提出三種新的基于重復(fù)信息測定的特征提取方法,分別為R-Dipeptide、I-PseAAC、PseAAC2。其中,R-Dipeptide通過窗口移動測定關(guān)鍵信息,并通過...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1細(xì)胞結(jié)構(gòu)

第一章緒論研究背景及意義胞是由溶酶體、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、核糖體等諸多“亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)”構(gòu)成的生命體的基如圖1.1所示。有機體絕大多數(shù)生命活動，如生長、發(fā)育、生殖、遺傳、代細(xì)胞及亞細(xì)胞水平，都由蛋白質(zhì)作為主要承擔(dān)者來完成。蛋白質(zhì)是所有細(xì)成分，參與DNA的轉(zhuǎn)錄翻譯過程、細(xì)胞的信號傳導(dǎo)過....

圖2.2系統(tǒng)化生物信息學(xué)生物信息學(xué)主要包括以下幾方面的研究內(nèi)容，如生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫的建立與使用、同源性序列的查找與對比分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的分析、非編碼區(qū)方面的分析、系統(tǒng)發(fā)

圖4.1支持向量機結(jié)構(gòu)圖

基于重復(fù)信息測定與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位研究持向量機的存在是為了解決非線性可分問題。當(dāng)樣本A與樣本B兩類樣分時，則可以通過支持向量機算法將兩類樣本的特征向量映射到高維從而征向量的方式加以處理，若樣本A與樣本B兩類樣本在映射后的高維空間即支持向量機執(zhí)行的大體....

圖4.2神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖

圖4.2神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)且由于其具備可靠的理論依據(jù)與嚴(yán)，因而被廣泛使用。不過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖被廣泛使用卻不免存在不足之處現(xiàn)很多改進(jìn)算法，如帶有動量項的改進(jìn)BP、帶有自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的改進(jìn)BP適應(yīng)率相結(jié)合的改進(jìn)BP、L-M學(xué)習(xí)規(guī)則等等分別針....

本文編號：3996140