本文主要研究内容
作者邓磊（2019）在《基于3DCNN的蛋白质结构评价》一文中研究指出：蛋白质是生命的物质基础,是生命活动的主要承担者。蛋白质行使各项生物功能都需要依赖于它的空间结构,因此蛋白质生物学的核心是理解结构与功能的映射关系。然而到目前为止,我们对于蛋白质结构的了解远远落后于对蛋白质序列的了解,所以利用计算的方法对蛋白质结构进行预测具有重要意义。蛋白质结构预测的方法已经有很多,一般来说,都是要依据不同的策略生成大量的三维结构,之后再从中挑选若干最“好”的结构。因此,如何对蛋白质结构进行评价对最终得到的蛋白质结构具有重要影响。针对蛋白质结构评价问题,本文提出了一种基于三维卷积神经网络(3DCNN)的深度学习方法。在蛋白质结构中,氨基酸之间、原子之间都会相互影响,它们之间的作用力最终决定了蛋白质的空间结构。从另一方面来说,氨基酸在蛋白质结构中需要生存在适合于它的微环境中。因此,我们可以通过氨基酸与其微环境的适应程度来对蛋白质的结构进行评价。本文首先建立了本地的蛋白质结构数据库,并提取了结构原始分布中的微环境特征,训练了一个3DCNN的氨基酸微环境模型。之后,对于需要评价的蛋白质结构,根据得到的氨基酸微环境模型,通过分析该结构中氨基酸与其微环境的适应程度对结构进行评价,提出了所谓的基于3DCNN的蛋白质结构评价方法。为验证本文方法的有效性,将所提出的算法和LDDT算法在CASP比赛2012年的数据集上进行得分的比较实验。实验结果是,本文所提出的算法对蛋白质结构评价得分要低于LDDT算法计算得分,但是得分与LDDT算法得分呈现正相关的关系。与使用常规蛋白质评价方法相比,我们的三维卷积神经网络对蛋白质结构评价的评分标准不同,我们使用微环境是否准确作为标准。我们以大量的蛋白质结构数据作为样本对三维卷积神经网络进行训练,根据结果不断调整模型的训练参数,当模型训练好以后,只需要预测出的结构作为输入就能得出一个蛋白质结构评分。本文对三维卷积神经网络进行了训练,对得到的结果进行分析和对比,我们发现我们的模型评分与GDT的评分呈现正相关的关系,这样的结论使我们在没有真实结构条件下也能在众多预测结构中能够挑选出较好的结构。这样结论也说明3DCNN框架非常适合蛋白质微环境的分析,可用于蛋白质结构评价。
Abstract
dan bai zhi shi sheng ming de wu zhi ji chu ,shi sheng ming huo dong de zhu yao cheng dan zhe 。dan bai zhi hang shi ge xiang sheng wu gong neng dou xu yao yi lai yu ta de kong jian jie gou ,yin ci dan bai zhi sheng wu xue de he xin shi li jie jie gou yu gong neng de ying she guan ji 。ran er dao mu qian wei zhi ,wo men dui yu dan bai zhi jie gou de le jie yuan yuan la hou yu dui dan bai zhi xu lie de le jie ,suo yi li yong ji suan de fang fa dui dan bai zhi jie gou jin hang yu ce ju you chong yao yi yi 。dan bai zhi jie gou yu ce de fang fa yi jing you hen duo ,yi ban lai shui ,dou shi yao yi ju bu tong de ce lve sheng cheng da liang de san wei jie gou ,zhi hou zai cong zhong tiao shua re gan zui “hao ”de jie gou 。yin ci ,ru he dui dan bai zhi jie gou jin hang ping jia dui zui zhong de dao de dan bai zhi jie gou ju you chong yao ying xiang 。zhen dui dan bai zhi jie gou ping jia wen ti ,ben wen di chu le yi chong ji yu san wei juan ji shen jing wang lao (3DCNN)de shen du xue xi fang fa 。zai dan bai zhi jie gou zhong ,an ji suan zhi jian 、yuan zi zhi jian dou hui xiang hu ying xiang ,ta men zhi jian de zuo yong li zui zhong jue ding le dan bai zhi de kong jian jie gou 。cong ling yi fang mian lai shui ,an ji suan zai dan bai zhi jie gou zhong xu yao sheng cun zai kuo ge yu ta de wei huan jing zhong 。yin ci ,wo men ke yi tong guo an ji suan yu ji wei huan jing de kuo ying cheng du lai dui dan bai zhi de jie gou jin hang ping jia 。ben wen shou xian jian li le ben de de dan bai zhi jie gou shu ju ku ,bing di qu le jie gou yuan shi fen bu zhong de wei huan jing te zheng ,xun lian le yi ge 3DCNNde an ji suan wei huan jing mo xing 。zhi hou ,dui yu xu yao ping jia de dan bai zhi jie gou ,gen ju de dao de an ji suan wei huan jing mo xing ,tong guo fen xi gai jie gou zhong an ji suan yu ji wei huan jing de kuo ying cheng du dui jie gou jin hang ping jia ,di chu le suo wei de ji yu 3DCNNde dan bai zhi jie gou ping jia fang fa 。wei yan zheng ben wen fang fa de you xiao xing ,jiang suo di chu de suan fa he LDDTsuan fa zai CASPbi sai 2012nian de shu ju ji shang jin hang de fen de bi jiao shi yan 。shi yan jie guo shi ,ben wen suo di chu de suan fa dui dan bai zhi jie gou ping jia de fen yao di yu LDDTsuan fa ji suan de fen ,dan shi de fen yu LDDTsuan fa de fen cheng xian zheng xiang guan de guan ji 。yu shi yong chang gui dan bai zhi ping jia fang fa xiang bi ,wo men de san wei juan ji shen jing wang lao dui dan bai zhi jie gou ping jia de ping fen biao zhun bu tong ,wo men shi yong wei huan jing shi fou zhun que zuo wei biao zhun 。wo men yi da liang de dan bai zhi jie gou shu ju zuo wei yang ben dui san wei juan ji shen jing wang lao jin hang xun lian ,gen ju jie guo bu duan diao zheng mo xing de xun lian can shu ,dang mo xing xun lian hao yi hou ,zhi xu yao yu ce chu de jie gou zuo wei shu ru jiu neng de chu yi ge dan bai zhi jie gou ping fen 。ben wen dui san wei juan ji shen jing wang lao jin hang le xun lian ,dui de dao de jie guo jin hang fen xi he dui bi ,wo men fa xian wo men de mo xing ping fen yu GDTde ping fen cheng xian zheng xiang guan de guan ji ,zhe yang de jie lun shi wo men zai mei you zhen shi jie gou tiao jian xia ye neng zai zhong duo yu ce jie gou zhong neng gou tiao shua chu jiao hao de jie gou 。zhe yang jie lun ye shui ming 3DCNNkuang jia fei chang kuo ge dan bai zhi wei huan jing de fen xi ,ke yong yu dan bai zhi jie gou ping jia 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自吉林大学的邓磊，发表于刊物吉林大学2019-06-25论文，是一篇关于蛋白质结构论文,微环境论文,结构分析论文,吉林大学2019-06-25论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自吉林大学2019-06-25论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：蛋白质结构论文; 微环境论文; 结构分析论文; 吉林大学2019-06-25论文;