基于序列信息的融合多种特征参数方法预测膜蛋白类型

不同类型的膜蛋白执行不同的功能,因此膜蛋白的分类对蛋白质功能的研究相当重要。根据膜蛋白在磷脂双分子层的分布特点,将膜蛋白序列进行等分处理,以每一部分的氨基酸组分为特征参数,利用离散增量算法对8类膜蛋白分类,得到的预测总精度为75.1%;对膜蛋白序列进行特定的氨基酸片段截取,利用位置矩阵打分算法对8类膜蛋白进行分类预测,以前后20个位点氨基酸组分为特征参数预测总精度分别为75.6%和72.7%。将等分后的离散增量值、氨基酸片段的打分值、稀有模体频数值、氨基酸物理化学特性的自交叉协方差值、二级结构频数值、超二级结构频数值、复杂超二级结构频数值组合作为特征参数,使用支持向量机算法对8类膜蛋白进行分类,获得了非常好的预测结果,独立检验预测总精度达到了93.9%。因此可以看出融合多特征参数的支持向量机算法要好于离散增量算法和位置矩阵打分算法,并且得到的预测结果要好于前人的研究结果。     

蛋白质27类折叠子序列的特征分析和预测

通过对27类蛋白质折叠子的统计分析,发现位点氨基酸及氨基酸二肽组分可以在一定程度上反映蛋白质折叠子信息．文中采用整体分类策略．基于离散增量的方法分别以位点氨基酸、氨基酸二肽组分等信息为参数对27类蛋白质折叠子进行了识别研究．为了进一步提高识别的精度,以次邻二肽组分、氨基酸组分、亲疏水和极性氨基酸组分共同作为参数,得到了较好的识别结果．     

蛋白质β-发夹模体片断的识别

依据β-发夹氨基酸序列中的保守性特征,分别以氨基酸(20种氨基酸和一个空位)和氨基酸紧邻关联为参数,通过构建位置权重矩阵和选取氨基酸最佳序列模式片断,利用相似性打分函数,对蛋白质超二级结构β-发夹模体片断进行识别,获得了较好的预测效果.     

蛋白质中钙离子结合残基的识别

钙结合蛋白在诸多重要的生命进程中实现着不可替代的生物学功能。而这些功能的实现,均取决于蛋白质中配体结合残基与钙离子的相互作用。因此,对蛋白质中钙离子结合残基的识别是理解这种重要分子机制的有效手段。建立了396条非冗余蛋白质链共包含1952个钙离子结合残基的钙离子结合蛋白数据集,通过统计分析确定以17个氨基酸残基作为最佳片段长度。使用10交叉检验,以氨基酸组分为特征参数的离散增量算法的预测精度为62.4%,相关系数为0.25;以位点氨基酸保守性信息为特征参数的矩阵打分算法的预测精度为69.9%,相关系数为0.40;以离散增量值、矩阵打分值和自协方差值为特征参数的支持向量机算法的预测精度为75.0%,相关系数为0.50。     

基于优化的GBM算法识别金属离子配体结合残基

金属离子配体具有体积小、灵活等特点,与蛋白质结合有着不同于其它配体的特殊性,因此准确的识别金属离子配体结合位点具有极强的挑战性.本文基于蛋白质的一级序列信息,选取了氨基酸及其物化特征、预测的二级结构信息为基础参数,利用离散增量算法和位置权重矩阵打分算法将这些高维特征投影至20维的向量空间并作为预测特征参数输入优化的GBM算法中,对10种金属离子配体结合残基进行了5交叉检验预测,得到了好于前人的预测结果.结果发现:每种金属离子配体偏好的优化参数不同,优化的GBM算法能给出最佳的预测结果.     

基于组合的矩阵打分算法识别Na~+和K~+配体结合残基

金属离子配体与蛋白质的相互作用,在诸多重要的生命进程中实现着不可替代的生物学功能,配体结合残基的预测对蛋白质生物功能的理解提供重要的依据,也有利于药物设计和开发。工作中选取了研究者已整理好的一价金属离子配体Na+和K+的结合残基数据集,在序列水平上使用矩阵打分算法识别了Na~+和K~+金属离子配体结合残基,发现整体分类器的预测结果好于单分类器的预测结果。     

基于矩阵打分值和化学位移值预测酶蛋白质中β-发夹模体

酶是一类具有催化功能的蛋白质,对其结构和功能的研究是非常有必要的。特殊模体β-发夹是一种简单的超二级结构,它们包含了丰富的折叠信息,对酶中β-发夹的预测有助于酶结构和功能的预测。本文建立了非冗余的β-发夹模体数据集,包含1080条酶蛋白质链,2818个β-发夹模体,1098个非β-发夹。提取位点亲疏水组分及位点亲疏水紧邻关联组分作为参数,运用矩阵打分算法得到的预测结果不理想。将位点亲疏水、位点亲疏水紧邻关联组分为参数得到的打分值和平均化学位移值共同作为特征参数,输入支持向量机算法对模体进行预测,5交叉检验预测总精度是81.8%,相关系数达到了0.636。     

蛋白质中strand-loop-strand模体的分类

从蛋白质一级序列出发,以氨基酸紧邻关联为参数,用离散量的方法,采用5交叉检验,对蛋白质中的strand-loop-strand模体进行了分类.文中使用了两个数据库,采用了不同的截取方式和序列模式长,均得到了较好的预测效果.     

可疑外汇交易的分类识别方法及其应用

将数据挖掘方法与金融领域知识相结合,研究可疑金融交易识别策略与方法,是我国反洗钱领域的重要基础性工作.决策树分析是一种重要的数据挖掘方法,通过对案例数据的训练学习达到对未知类标识数据的分类.基于决策树分析的思想设计出适合于可疑外汇交易识别的CART分类方法,并用真实外汇交易数据对该方法进行了验证,实验结果表明该方法可有效提高可疑金融交易识别效率.     

TOA折叠平面特征点无监督聚类

为提高雷达脉冲分选效率以及将分选和辐射源识别统一完成,探索仅在时域进行重频分选与辐射源特征提取.将雷达脉冲序列的到达时间(TOA)在时间上进行折叠,使得交错在一起的雷达脉冲序列在TOA折叠平面上所形成点迹图.不同雷达由于重频特征不同使得属于一部雷达的脉冲在TOA折叠平面上的点迹形成较强的规律性.文中应用改进的方法通过对点迹的聚类来完成对上述规律的提取,实现将雷达脉冲分选和重频特性识别统一完成.     

基于多分类器组合的个人信用评估模型

针对个人信用评估单一模型存在的不足,提出一种基于多分类器组合的个人信用评估模型.该模型综合了多元判别分析、logistic回归、神经网络、支持向量机等七种个人信用评估单一模型的预测结果,利用加权投票方法对其进行组合并输出最后预测结果.在某商业银行信用卡数据集上的测试结果表明,组合模型能有效地提高预测精度及稳健性,对信贷机构控制消费信贷风险具有很好的适用性.     

家蚕蛹营养成分分析

24h蛹龄家蚕(Bonbyx mori)蛹干粉中,蛋白质和脂肪含量分别为52.5%和31.8%;氨基酸含量为43.2%,必需氨基酸占总氨基酸的39.5%;所测7种必需氨基酸中,苯丙氨酸为唯一的限制性氨基酸,其分值为0.89;所测5种矿质元素中,镁和铜的含量丰富,100g干物质中含量分别达37.8mg和0.27mg.干粉中蛋白质百分含量、每头鲜蛹中蛋白质含量和每头蛹中氨基酸含量,都在化蛹72h以后显示快速下降趋势.     

蛋白质规则二级结构中亲-疏水氨基酸的相对使用频率

本文将氨基酸据亲－疏水性按10度简,5度简并进行分类，然后映射于蛋白质规则二级结构中进行计算，用以寻找规则二级结构中亲－疏水氨基酸的使用规律性。     

主观题无纸化评分中的误差控制

我国从上世纪90年代末开始引入无纸化评分技术(又称网上阅卷),这使主观题评分误差的控制成为可能,也为提高测验与考试的可靠性和有效性提供了技术保障.无纸化评分的真正意义并不在于它的计算机化或多次评分的形式,而在于它可以动态地、有效地控制评分误差,调节阅卷进程.无纸化评分方式区别于传统阅卷评分方式的主要特征是它的评卷过程的可控性.因此,笔者设计出了无纸化评分误差控制的主要模式,以此来区分评分离差和评分误差的概念,提倡通过误差控制动态地调节、监控评分过程,从而提高阅卷评分的信度和效度.     

肠粘膜中氨基酸的分解代谢及其意义

近年来研究发现饲粮中氨基酸在通过小肠粘膜吸收时大量地分解代谢。肠粘膜中氨基 酸的分解代谢是维持肠粘膜完整性和正常功能所必需,对饲粮中蛋白质、氨基酸在人和动物体内 的利用也有重要影响。本文综述了近年来这一领域的研究进展。     

2009年全国U17篮球赛女子八强进攻特征研究

对参加2009年全国U17篮球赛的女子前八强相互间的20场比赛涉及到进攻与得分的技术指标进行数据统计与分析,研究当前我国青少年优秀球队得分规律及进攻特点.结果表明,前八强运动员得分区域、方式、手段单一,运动员在内线的得分能力优于外线,利用突破得分成为主要的攻击手段,整体进攻以连续的突破为基本攻击手段,战术运用缺乏针对性.     

氨基酸的开发与应用

氨基酸作为蛋白质的基本构件,自人类认识它以来,人们就一直在挖掘着它的潜力,生产工艺的不断改进,生产技术的不断革新,应用领域的不断拓展,无不昭示着氨基酸工业的长足进步。可当人们越向深处挖掘时,发现宝藏的资源越是丰富。本文即从氨基酸的生产、应用与开发方面,进行一下综述。