快速发展的亚细胞蛋白质组学 被引量：6

1

作者 郭立海 姜颖 贺福初 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期143-150,共8页

亚细胞蛋白质组是蛋白质组学领域中的一支新生力量 ,已成为蛋白质组学新的主流方向 ,通过多种策略和技术方法 ,一些重要的亚细胞结构的蛋白质组不断的得到分析 ,到目前为止 ,几乎所有亚细胞结构的蛋白质组学研究都有报道 ,而且已经深入... 亚细胞蛋白质组是蛋白质组学领域中的一支新生力量 ,已成为蛋白质组学新的主流方向 ,通过多种策略和技术方法 ,一些重要的亚细胞结构的蛋白质组不断的得到分析 ,到目前为止 ,几乎所有亚细胞结构的蛋白质组学研究都有报道 ,而且已经深入到亚细胞器和复合体水平 ;另外 ,不仅局限于对亚细胞结构的蛋白组成进行简单分析 ,而且更注重功能性分析 ,将定量技术和差异分析引入亚细胞蛋白质组学 ,来观察此亚细胞结构的蛋白质组在某些生理或病理条件下的变化 ,这已经成为亚细胞蛋白质组学新的发展方向 .亚细胞蛋白质组学最大的困难在于怎样确认鉴定出来蛋白质的定位 ,是在提取过程中的污染还是真正在此亚细胞结构中有定位 ?这将是亚细胞蛋白质组学需要努力解决的挑战 .文章全面介绍了亚细胞蛋白质组学的最新研究进展 ,阐述了亚细胞蛋白质组学面临的挑战 ,并对亚细胞蛋白质组学的发展方向作了展望 . 展开更多

关键词 亚细胞蛋白质组 定位组 质谱 色谱

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人肝癌细胞株QGY-7701亚细胞蛋白质组双向电泳技术的建立

2

作者 袁拥华 杨晓兰 +3 位作者 李伟 李龙江 汤为学 余瑜 《第三军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第23期2292-2293,共2页

目的优化人肝癌细胞株QGY-7701的蛋白质样品制备方法,建立其亚细胞蛋白质组双向电泳技术。方法分步提取人肝癌细胞株QGY-7701细胞质、细胞膜和细胞核蛋白,采用不同的方法除盐、浓缩样品,然后分别采用2种不同的水化上样缓冲液重悬样品,... 目的优化人肝癌细胞株QGY-7701的蛋白质样品制备方法,建立其亚细胞蛋白质组双向电泳技术。方法分步提取人肝癌细胞株QGY-7701细胞质、细胞膜和细胞核蛋白,采用不同的方法除盐、浓缩样品,然后分别采用2种不同的水化上样缓冲液重悬样品,进行双向凝胶电泳。结果使用三氯乙酸/丙酮的除盐效果好,样品损失少;采用上样缓冲液(7mol/L尿素+2mol/L硫脲+4%CHAPS+40mmol/L Tris+65mmol/L DTT+2%两性电解质)有利于蛋白的溶解,获得更多的蛋白信息,检出的细胞质蛋白点数可达(995±53),细胞膜蛋白点数可达(1035±58),细胞核蛋白点数可达(893±45)。结论获得了清晰的人肝癌细胞株QGY-7701亚细胞蛋白质组双向电泳图谱。 展开更多

关键词 人肝癌细胞株QGY-7701 亚细胞蛋白质组 双向电泳

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肝癌亚细胞结构的蛋白质组分比较分析 被引量：3

3

作者 李兴 潘卫 +1 位作者 邱峰 邱宗荫 《分子细胞生物学报》 CSCD 北大核心 2006年第5期399-406,共8页

运用亚细胞蛋白质组学的研究策略,分离纯化亚细胞结构,可以提高低丰度蛋白质在双向电泳中检出的数量。通过对比分析肝癌细胞与正常肝细胞线粒体、细胞核蛋白质组的差异表达情况,为肝癌发病机理的研究提供更多、更有价值的信息。以体外... 运用亚细胞蛋白质组学的研究策略,分离纯化亚细胞结构,可以提高低丰度蛋白质在双向电泳中检出的数量。通过对比分析肝癌细胞与正常肝细胞线粒体、细胞核蛋白质组的差异表达情况,为肝癌发病机理的研究提供更多、更有价值的信息。以体外培养的人体肝癌细胞QGY-7703与正常肝细胞LO2为研究模型,通过超离心的方法分离细胞的线粒体和细胞核。双向电泳分离线粒体和细胞核的蛋白质,图像分析筛选差异表达蛋白斑点,MALDI-TOF-MS鉴定蛋白质。从线粒体、细胞核的蛋白质电泳图谱中筛选出54个候选差异表达的蛋白质斑点,质谱鉴定出22种差异表达蛋白质,其中17种在肝癌细胞中表达上调,5种在肝癌细胞中表达下调。筛选出的差异表达蛋白质涉及到细胞的能量代谢、蛋白质合成、细胞骨架与核骨架的改变、mRNA的加工成熟及凋亡调控等许多方面,表明癌变细胞的组织结构和代谢状态都发生了很大的变化。 展开更多

关键词 肝癌细胞 亚细胞蛋白质组 线粒体 细胞核

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结核分枝杆菌异烟肼耐药株和敏感株亚细胞蛋白质组差异研究 被引量：1

4

作者 陆晔 林成招 +3 位作者 胡衡 梅建 武洁 沈鑫 《中华微生物学和免疫学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期713-717,共5页

目的研究结核分枝杆菌异烟肼耐药株和敏感株亚细胞蛋白质组差异，鉴定菌体细胞壁蛋白和细胞膜蛋白中与异烟肼耐药相关的蛋白，并初步探讨其在临床检验中的应用价值。方法应用密度梯度离心法分离5株异烟肼耐药株和5株敏感株的细胞壁和细... 目的研究结核分枝杆菌异烟肼耐药株和敏感株亚细胞蛋白质组差异，鉴定菌体细胞壁蛋白和细胞膜蛋白中与异烟肼耐药相关的蛋白，并初步探讨其在临床检验中的应用价值。方法应用密度梯度离心法分离5株异烟肼耐药株和5株敏感株的细胞壁和细胞膜蛋白，利用二维液相色谱分离技术进一步获得耐药株和敏感株的亚细胞蛋白表达差异图谱。运用基质辅助激光解析／电离飞行时间质谱技术对获得的1280个细胞壁和细胞膜组分进行质谱鉴定，并运用DAVID数据库中GO注释功能对鉴定到的蛋白进行细胞成分和生物过程的注释和分类。运用NASF技术对蛋白表达进行定量，报告阈值为1．5。选取5个在耐药株中表达上调、2个在敏感株中表达上调的蛋白分别与菌株来源患者的血清进行ELISA检测，检测上述组分与血清样品发生免疫应答的强度，组问比较采用t检验。结果共鉴定到347个蛋白。蛋白定位分析表明58％蛋白定位于细胞膜或跨膜。蛋白功能聚类分析表明31％蛋白参与三羧酸循环，26％、15％蛋白分别参与脂类、脂肪酸生物合成和代谢，28％蛋白参与脂质体的生物合成、代谢、转运和定位。其中琥珀酰氯化胆碱合酶、单加氧酶、假想蛋白Rv2255c、烟碱核苷二甲基联苯酰磷酸核酮糖激酶、膜磷脂胞嘧啶转移酶在耐药株中表达上调，含有上述蛋白的组分与感染耐药株患者的血清免疫学反应的吸光度（A450值）明显高于与感染敏感株患者的血清免疫学反应强度，差异有统计学意义（t值分别为0．028、0．044、0．066、0．064、0．083，P均〈0．01）。Rv2002蛋白A链、Rv2632e蛋白A链在敏感株中表达上调，含有上述蛋白的组分与感染敏感株患者的血清免疫学反应的A柏。值明显高于与感染耐药株患者的血清免疫学反应强度，差异有统计学意义（t值分别为0．053、0．073，P均〈0．05）。结论运用密度梯度离心法和二维液相色谱-质谱技术能在亚细胞水平上富集并鉴定结核分枝杆菌异烟肼耐药株和敏感株中表达有差异的蛋白。有助于寻找异烟肼耐药株感染相关的抗原蛋白，为进一步探讨结核分枝杆菌耐异烟肼机制、研究耐药株-宿主相互作用提供了有价值的线索。 展开更多

关键词 结核分枝杆菌 异烟肼耐药 二维液相色谱-质谱技术 亚细胞蛋白质组

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亚细胞蛋白质组学研究 被引量：2

5

作者 李茂玉 陈主初 《中国医师杂志》 CAS 2004年第5期718-719,共2页

关键词 亚细胞蛋白质组学 生物功能 生物信息学 基因表达

原文传递

用离散量预测原核生物蛋白质的亚细胞位置 被引量：9

6

作者 陈颖丽 李前忠 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期510-517,共8页

基于不同亚细胞位置中蛋白质的氨基酸组成及序列信息不同这一观点,以单个氨基酸含量及两两组合氨基酸含量为信息构成离散源,分别计算了原核生物蛋白质三类亚细胞位置的标准离散量D(Xe),D(Xp),D(Xc).利用离散增量的概念预测蛋白质的亚细... 基于不同亚细胞位置中蛋白质的氨基酸组成及序列信息不同这一观点,以单个氨基酸含量及两两组合氨基酸含量为信息构成离散源,分别计算了原核生物蛋白质三类亚细胞位置的标准离散量D(Xe),D(Xp),D(Xc).利用离散增量的概念预测蛋白质的亚细胞位置,它是由这个蛋白质的离散量D(X)与三个标准离散量D(Xe),D(Xp),D(Xc)之间离散增量的最小值所决定的.采用Self-consistency检验和Jack-knife检验方法,给出了选择五组不同信息作为离散源中参数时的预测结果.与现有的方法比较,发现用Jack-knife检验法预测extracellular类蛋白质时,给出的离散量方法能够给出最好的预测性能,结果也表明提取更多有效的序列信息是提高预测精度的关键. 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞位置 原核生物 离散量 离散增量

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蛋白质亚细胞定位预测研究综述 被引量：5

7

作者 乔善平 闫宝强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第2期321-327,共7页

蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长,研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越... 蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长,研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越重要。为了能够把握该问题的研究状况,从数据集构建、蛋白质特征提取与表示、预测算法设计、算法测试和Web服务的建立等五个方面对蛋白质亚细胞定位预测的研究进行了综述。指出了目前该研究领域需要解决的核心问题及难点问题,分析了当前研究中出现的一些新情况,并对将来的研究方向和研究重点进行了展望。 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位预测 特征表示 算法设计 算法测试 WEB服务器

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一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法 被引量：2

8

作者 曹隽喆 顾宏 贺建军 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期884-889,共6页

设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预... 设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预测精度.结合支持向量机分类器,该方法在病毒蛋白质独立测试集上进行了预测实验,测试结果表明,该方法能够有效地提高基准分类器的预测能力,性能优于现有的病毒蛋白质预测系统. 展开更多

关键词 生物信息学 机器学习 蛋白质亚细胞定位 非实验标记数据 主动学习

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基于Convolutional-LSTM的蛋白质亚细胞定位研究 被引量：2

9

作者 王春宇 徐珊珊 +2 位作者 郭茂祖 车凯 刘晓燕 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第6期982-989,共8页

蛋白质亚细胞位置预测研究是目前蛋白质组学和生物信息学研究的重点问题之一。蛋白质的亚细胞定位决定了它的生物学功能,故研究亚细胞定位对了解蛋白质功能非常重要。由于蛋白质结构的序列性,考虑使用序列模型来进行亚细胞定位研究。尝... 蛋白质亚细胞位置预测研究是目前蛋白质组学和生物信息学研究的重点问题之一。蛋白质的亚细胞定位决定了它的生物学功能,故研究亚细胞定位对了解蛋白质功能非常重要。由于蛋白质结构的序列性,考虑使用序列模型来进行亚细胞定位研究。尝试使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)两种模型挖掘氨基酸序列所包含的信息,从而进行亚细胞定位的预测。随后构建了基于卷积的长短期记忆网络(Convolutional-LSTM)的集成模型进行亚细胞定位。首先通过卷积神经网络对蛋白质数据进行特征抽取,随后进行特征组合,并将其送入长短期记忆神经网络进行特征表征学习,得到亚细胞定位结果。使用该模型能达到0.816 5的分类准确率,比传统方法有明显提升。 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆神经网络(LSTM) 分类

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一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法 被引量：1

10

作者 程昔恩 吴志诚 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第6期126-128,共3页

蛋白质亚细胞定位是蛋白质组学基本问题之一。某些类型蛋白质可能存在于两个或两个以上的亚细胞位置,这类蛋白质的亚细胞定位问题更为复杂。分别利用Gene Ontology和伪氨基酸成分法,将一条蛋白质表示为一实值向量;采纳多标记学习中的Ran... 蛋白质亚细胞定位是蛋白质组学基本问题之一。某些类型蛋白质可能存在于两个或两个以上的亚细胞位置,这类蛋白质的亚细胞定位问题更为复杂。分别利用Gene Ontology和伪氨基酸成分法,将一条蛋白质表示为一实值向量;采纳多标记学习中的Ranking思想,计算出一得分向量V,该向量的每一分量的值表示被预测蛋白质属于某个亚细胞位置的概率;利用最近邻算法预测蛋白质所属亚细胞位置的个数n,得分向量V中得分最高的n个分量对应的亚细胞位置即为预测的位置。 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位 多标记学习 GENE ONTOLOGY 最近邻算法

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基于三层集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测 被引量：1

11

作者 乔善平 闫宝强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2150-2156,共7页

针对多标记学习和集成学习在解决蛋白质多亚细胞定位预测问题上应用还不成熟的状况,研究基于集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测方法。首先,从多标记学习和集成学习相结合的角度提出了一种三层的集成多标记学习系统框架结构,该框... 针对多标记学习和集成学习在解决蛋白质多亚细胞定位预测问题上应用还不成熟的状况,研究基于集成多标记学习的蛋白质多亚细胞定位预测方法。首先,从多标记学习和集成学习相结合的角度提出了一种三层的集成多标记学习系统框架结构,该框架将学习算法和分类器进行了层次性分类,并把二分类学习、多分类学习、多标记学习和集成学习进行有效整合,形成一个通用型的三层集成多标记学习模型;其次,基于面向对象技术和统一建模语言(UML)对系统模型进行了设计,使系统具备良好的可扩展性,通过扩展手段增强系统的功能和提高系统的性能;最后,使用Java编程技术对模型进行扩展,实现了一个学习系统软件,并成功应用于蛋白质多亚细胞定位预测问题上。通过在革兰氏阳性细菌数据集上进行测试,验证了系统功能的可操作性和较好的预测性能,该系统可以作为解决蛋白质多亚细胞定位预测问题的一个有效工具。 展开更多

关键词 蛋白质多亚细胞定位预测 多标记学习 集成学习 面向对象技术 JAVA

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蛋白质亚细胞定位预测的最近邻算法 被引量：1

12

作者 宋杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第11期30-31,36,共3页

基于蛋白质的氨基酸组成,采用三种几何距离,即Euclidean距离、Minkowski距离和广义距离,利用最近邻算法对蛋白质亚细胞定位进行预测。结果表明该方法新颖、简单、有效。

关键词 生物信息学 蛋白质亚细胞定位 氨基酸组成 最近邻算法

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基于SOM算法的蛋白质亚细胞位置预测

13

作者 裴志利 陈劲 +2 位作者 练智超 孔英 梁艳春 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期220-224,共5页

由于蛋白质的功能与亚细胞位置有关,可以通过预测蛋白质的亚细胞位置来推断蛋白质分子的功能.首先介绍了SOM模型和Batch-Type SOM模型,并用这两个模型分别预测了蛋白质的亚细胞位置,结果表明,使用SOM模型和Batch-Type SOM模型均可以比... 由于蛋白质的功能与亚细胞位置有关,可以通过预测蛋白质的亚细胞位置来推断蛋白质分子的功能.首先介绍了SOM模型和Batch-Type SOM模型,并用这两个模型分别预测了蛋白质的亚细胞位置,结果表明,使用SOM模型和Batch-Type SOM模型均可以比较准确地预测蛋白质的亚细胞位置;Batch-Type SOM模型在保持预测准确率的同时还可以减少预测的时间. 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞位置 自组织特征映射 聚类分析 批量 数据一致性

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问：何谓亚细胞蛋白质组学？

14

作者 胡朝军 李永哲 《中华检验医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1181-1181,共1页

答：亚细胞蛋白质组学（Subcellular proteomics）是近年来随着细胞器分离技术和蛋白质组学技术发展而产生的新领域，也是现在蛋白质组学研究的新方向。亚细胞蛋白质组学充分利用细胞器分离技术的优势，引入蛋白质组学研究中的蛋白定量... 答：亚细胞蛋白质组学（Subcellular proteomics）是近年来随着细胞器分离技术和蛋白质组学技术发展而产生的新领域，也是现在蛋白质组学研究的新方向。亚细胞蛋白质组学充分利用细胞器分离技术的优势，引入蛋白质组学研究中的蛋白定量技术、定位技术和差异分析技术，致力于亚细胞结构的蛋白组成、功能分析以及在某些生理或病理条件下的变化研究。 展开更多

关键词 亚细胞蛋白质组学 蛋白质组学研 蛋白质组学技术 分离技术 亚细胞结构 蛋白定量 定位技术 病理条件

原文传递

羟基喜树碱诱导肝癌细胞凋亡前后线粒体疏水蛋白质组的定量分析 被引量：3

15

作者 颜玉蓉 付玉荣 +1 位作者 王伟佳 邱宗荫 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期373-382,共10页

抗癌剂羟基喜树碱可以通过线粒体途径诱导肝癌细胞凋亡.应用定量蛋白质组学技术分析羟基喜树碱诱导肝癌细胞凋亡前后的线粒体疏水蛋白质差异表达,探讨癌细胞凋亡机制及羟基喜树碱的抗癌机理.分离提取羟基喜树碱诱导肝癌细胞凋亡前后的... 抗癌剂羟基喜树碱可以通过线粒体途径诱导肝癌细胞凋亡.应用定量蛋白质组学技术分析羟基喜树碱诱导肝癌细胞凋亡前后的线粒体疏水蛋白质差异表达,探讨癌细胞凋亡机制及羟基喜树碱的抗癌机理.分离提取羟基喜树碱诱导肝癌细胞凋亡前后的线粒体,并采用顺序抽提法提取疏水蛋白质;用含稳定同位素亲和标签的c-ICAT试剂标记蛋白,利用基于多维色谱-线性离子阱/静电场轨道阱质谱联用技术的鸟枪(shotgun)法策略分析鉴定了在肝癌细胞凋亡前后的线粒体中表达量差异有显著统计学意义(P<0·05)的疏水蛋白144种,其中,12种蛋白的表达量在凋亡细胞中下调,而表达量在羟基喜树碱诱导细胞凋亡后上调10倍以上的蛋白43种.这些蛋白主要与细胞分裂增殖、分化凋亡、能量代谢、核酸代谢以及信号转导相关.该研究结果为在亚细胞定量蛋白质组水平上深入探讨羟基喜树碱的作用机理提供了新的实验依据,亦为研究肿瘤细胞凋亡机制提供了新的思路. 展开更多

关键词 线粒体 疏水蛋白质 c—ICAT 羟基喜树碱 亚细胞蛋白质组学

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基于一级序列预测蛋白质亚细胞定位的超级学习机方法

16

作者 石峰 陈洪 熊慧娟 《数据挖掘》 2013年第1期6-11,共6页

蛋白质一级序列的亚细胞定位在基因组注释、蛋白质功能预测、药物发现等领域起着重要作用。超级学习机是近年来新兴的机器学习方法。本文探讨了超级学习机在蛋白质亚细胞定位预测中的潜力。为此,我们首先给出了一种新的特征提取策略,将... 蛋白质一级序列的亚细胞定位在基因组注释、蛋白质功能预测、药物发现等领域起着重要作用。超级学习机是近年来新兴的机器学习方法。本文探讨了超级学习机在蛋白质亚细胞定位预测中的潜力。为此,我们首先给出了一种新的特征提取策略,将每个蛋白质一级序列表示成25维的数值向量。在此基础上,我们将852组分枝杆菌蛋白质数据分别用基于新特征的支持向量机方法、基于新特征的超级学习机方法和已有的基于伪氨基酸组成特征的支持向量机方法做数值试验。这852组数据从Swiss-Prot 48数据库中选取,分属于四个不同种类。通过在这些数据上做五折交叉数值比较发现,基于新特征提取策略的超级学习机方法的准确率最高,达到了97.2%,超过基于新特征的支持向量机方法的96.4%的准确率以及基于伪氨基酸组成特征的支持向量机方法的95.2%的准确率。 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位 超级学习机 同源蛋白质

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用离散增量结合支持向量机方法预测蛋白质亚细胞定位 被引量：4

17

作者 赵禹 赵巨东 姚龙 《生物信息学》 2010年第3期237-239,244,共4页

对未知蛋白的功能注释是蛋白质组学的主要目标。一个关键的注释是蛋白质亚细胞定位的预测。本文应用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)的方法,对阳性革兰氏细菌蛋白的5类亚细胞定位点进行预测。在独立检验下,其总体预测成功率为89.66%。... 对未知蛋白的功能注释是蛋白质组学的主要目标。一个关键的注释是蛋白质亚细胞定位的预测。本文应用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)的方法,对阳性革兰氏细菌蛋白的5类亚细胞定位点进行预测。在独立检验下,其总体预测成功率为89.66%。结果发现ID_SVM算法对预测的成功率有很大改进。 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位 离散增量 支持向量机 阳性革兰氏细菌

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PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用 被引量：1

18

作者 马军伟 史舵 +1 位作者 顾宏 张杰 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期426-430,共5页

蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映... 蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映序列次序效应的最优λ值.首先让λ取最大以包含尽可能多的序列次序信息,然后利用主成分分析法提取关键主特征.实验结果表明此方法能解决确定最优λ值困难的问题,且性能优于已有的预测工具. 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位 主成分分析 伪氨基酸组成 K近邻分类器 BP神经网络

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基于氨基酸约化和统计特征的蛋白质亚细胞定位预测 被引量：2

19

作者 杨红 徐慧敏 +3 位作者 严寿江 陈静 耿丽丽 姚玉华 《生物信息学》 2015年第2期103-110,共8页

蛋白质亚细胞定位预测对蛋白质的功能、相互作用及调控机制的研究具有重要意义。本文基于物化性质和结构性质对氨基酸的约化,描述序列局部和全局信息的"组成"、"转换"和"分布"特征,并利用氨基酸亲疏水性... 蛋白质亚细胞定位预测对蛋白质的功能、相互作用及调控机制的研究具有重要意义。本文基于物化性质和结构性质对氨基酸的约化,描述序列局部和全局信息的"组成"、"转换"和"分布"特征,并利用氨基酸亲疏水性的数值统计特征,提出了一种新的蛋白质特征表示方法(NSBH)。分别使用三种分类器KNN、SVM及BP神经网络进行蛋白质亚细胞定位预测,比较了几种方法和特征融合方法的预测结果,显示融合特征表示及结合SVM分类器时能够达到更好的预测准确率。同时,还详细讨论了不同参数对实验结果的影响,具体的实验及比较结果显示了该方法的有效性。 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位 氨基酸物化性质 支持向量机

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蛋白质亚细胞定位预测中的序列编码技术研究 被引量：1

20

作者 马军伟 高新中 张杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S3期283-287,312,共6页

随着后基因组时代的来临,蛋白质序列数量增长迅速,利用实验手段分析蛋白质亚细胞定位不易大规模进行。近年来,通过提取蛋白质的各种特征信息(序列编码技术),自动预测蛋白质的亚细胞定位的算法得到了较快的发展。综述了当前已有的序列编... 随着后基因组时代的来临,蛋白质序列数量增长迅速,利用实验手段分析蛋白质亚细胞定位不易大规模进行。近年来,通过提取蛋白质的各种特征信息(序列编码技术),自动预测蛋白质的亚细胞定位的算法得到了较快的发展。综述了当前已有的序列编码技术成果,并指出了存在的问题及可能的发展方向。 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位预测 序列编码技术 氨基酸组成成分 功能域组成 基因本体

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