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Globin-like蛋白质折叠类型识别
被引量：
8
1
作者
任文科
徐海松
李晓琴
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期548-554,共7页
蛋白质折叠类型识别是蛋白质结构研究的重要内容.以SCOP中的Globin-like折叠为研究对象,选择其中序列同一性小于25%的17个代表性蛋白质为训练集,采用机器和人工结合的办法进行结构比对,产生序列排比,经过训练得到了适合Globin-like折叠...
蛋白质折叠类型识别是蛋白质结构研究的重要内容.以SCOP中的Globin-like折叠为研究对象,选择其中序列同一性小于25%的17个代表性蛋白质为训练集,采用机器和人工结合的办法进行结构比对,产生序列排比,经过训练得到了适合Globin-like折叠的概形隐马尔科夫模型(profile HMM)用于该折叠类型的识别.以Astral1.65中的68057个结构域样本进行检验,识别敏感度为99.64%,特异性100%.在折叠类型水平上,与Pfam和SUPERFAMILY单纯使用序列比对构建的HMM相比,所用模型由多于100个归为一个,仍然保持了很高的识别效果.结果表明:对序列相似度很低但具有相同折叠类型的蛋白质,可以通过引入结构比对的方法建立统一的HMM模型,实现高准确率的折叠类型识别.
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关键词
蛋白质
折叠类型识别
Globin-like
隐马尔科夫模型
结构比对
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职称材料
利用隐马尔科夫模型识别蛋白质折叠类型
2
作者
李晓琴
仁文科
刘岳
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期1103-1109,共7页
以70种蛋白质折叠为研究对象,对每种折叠,选择序列同一性小于25%、样本量大于3的代表性蛋白质为训练集,采用机器和人工结合的办法进行结构比对,产生序列排比,经过训练得到了适合每种折叠的概形隐马尔科夫模型(profile HMM)用于该折叠类...
以70种蛋白质折叠为研究对象,对每种折叠,选择序列同一性小于25%、样本量大于3的代表性蛋白质为训练集,采用机器和人工结合的办法进行结构比对,产生序列排比,经过训练得到了适合每种折叠的概形隐马尔科夫模型(profile HMM)用于该折叠类型的识别.对Astral1.65中的9 505个蛋白质结构域样本进行单模型识别,平均敏感性和特异性分别为91.93%和99.95%,Matthew相关系数为0.87.在折叠类型水平上,与Pfam和SUPERFAMILY单纯使用序列比对构建的HMM相比,所用模型数量显著减少,仍然保持很高的识别效果.结果表明:对序列相似度很低但具有相同折叠类型的蛋白质,可以通过引入结构比对的方法建立统一的HMM模型,实现高准确率的折叠类型识别.
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关键词
蛋白质
折叠类型识别
隐马尔科夫模型
结构比对
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职称材料
基于卷积神经网络的蛋白质折叠类型最小特征提取
被引量：
1
3
作者
潘越
王骏
+2 位作者
李文飞
张建
王炜
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期744-753,共10页
通过蛋白质的序列、结构等信息构建完整的蛋白质宇宙是生物信息学中的重要课题,相关研究对蛋白质结构预测、蛋白质进化路径分析以及蛋白质结构设计等方面的研究都有重要的意义.从蛋白质结构的一种简化表示——蛋白质接触图出发,通过训...
通过蛋白质的序列、结构等信息构建完整的蛋白质宇宙是生物信息学中的重要课题,相关研究对蛋白质结构预测、蛋白质进化路径分析以及蛋白质结构设计等方面的研究都有重要的意义.从蛋白质结构的一种简化表示——蛋白质接触图出发,通过训练卷积神经网络进行特征提取,筛选出可识别结构域折叠类型的最小特征向量,构建蛋白质折叠类型空间,并使用谱聚类等方法对不同蛋白质折叠类型的高维分布情况进行分析.得到的最小特征向量兼顾了信息的完整性与冗余度,可以很好地表示全部七种常见蛋白质类的空间关联.该研究结果填补了之前蛋白质宇宙研究中对不常见类的空间位置和相互关系描述的空白,加深了对于蛋白质结构相似性的理解.
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关键词
蛋白质宇宙
深度学习
卷积神经网络
蛋白质
折叠类型识别
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职称材料
题名
Globin-like蛋白质折叠类型识别
被引量：
8
1
作者
任文科
徐海松
李晓琴
机构
北京工业大学生命科学与生物工程学院
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期548-554,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(30570427)
北京市自然科学基金资助项目(4063035)~~
文摘
蛋白质折叠类型识别是蛋白质结构研究的重要内容.以SCOP中的Globin-like折叠为研究对象,选择其中序列同一性小于25%的17个代表性蛋白质为训练集,采用机器和人工结合的办法进行结构比对,产生序列排比,经过训练得到了适合Globin-like折叠的概形隐马尔科夫模型(profile HMM)用于该折叠类型的识别.以Astral1.65中的68057个结构域样本进行检验,识别敏感度为99.64%,特异性100%.在折叠类型水平上,与Pfam和SUPERFAMILY单纯使用序列比对构建的HMM相比,所用模型由多于100个归为一个,仍然保持了很高的识别效果.结果表明:对序列相似度很低但具有相同折叠类型的蛋白质,可以通过引入结构比对的方法建立统一的HMM模型,实现高准确率的折叠类型识别.
关键词
蛋白质
折叠类型识别
Globin-like
隐马尔科夫模型
结构比对
Keywords
protein, fold identify, Globin-like, profile HMM, structure alignment
分类号
Q615 [生物学—生物物理学]
Q518 [生物学—生物化学]
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职称材料
题名
利用隐马尔科夫模型识别蛋白质折叠类型
2
作者
李晓琴
仁文科
刘岳
机构
北京工业大学生命科学与生物工程学院
出处
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期1103-1109,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(30570427)
北京市自然科学基金资助项目(4092008)
文摘
以70种蛋白质折叠为研究对象,对每种折叠,选择序列同一性小于25%、样本量大于3的代表性蛋白质为训练集,采用机器和人工结合的办法进行结构比对,产生序列排比,经过训练得到了适合每种折叠的概形隐马尔科夫模型(profile HMM)用于该折叠类型的识别.对Astral1.65中的9 505个蛋白质结构域样本进行单模型识别,平均敏感性和特异性分别为91.93%和99.95%,Matthew相关系数为0.87.在折叠类型水平上,与Pfam和SUPERFAMILY单纯使用序列比对构建的HMM相比,所用模型数量显著减少,仍然保持很高的识别效果.结果表明:对序列相似度很低但具有相同折叠类型的蛋白质,可以通过引入结构比对的方法建立统一的HMM模型,实现高准确率的折叠类型识别.
关键词
蛋白质
折叠类型识别
隐马尔科夫模型
结构比对
Keywords
protein
fold identify
hidden markov model
structure alignment
分类号
O641 [理学—物理化学]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的蛋白质折叠类型最小特征提取
被引量：
1
3
作者
潘越
王骏
李文飞
张建
王炜
机构
南京大学物理学院
南京大学脑科学研究院
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期744-753,共10页
基金
国家自然科学基金(11774157,11774158,11974173,11934008)。
文摘
通过蛋白质的序列、结构等信息构建完整的蛋白质宇宙是生物信息学中的重要课题,相关研究对蛋白质结构预测、蛋白质进化路径分析以及蛋白质结构设计等方面的研究都有重要的意义.从蛋白质结构的一种简化表示——蛋白质接触图出发,通过训练卷积神经网络进行特征提取,筛选出可识别结构域折叠类型的最小特征向量,构建蛋白质折叠类型空间,并使用谱聚类等方法对不同蛋白质折叠类型的高维分布情况进行分析.得到的最小特征向量兼顾了信息的完整性与冗余度,可以很好地表示全部七种常见蛋白质类的空间关联.该研究结果填补了之前蛋白质宇宙研究中对不常见类的空间位置和相互关系描述的空白,加深了对于蛋白质结构相似性的理解.
关键词
蛋白质宇宙
深度学习
卷积神经网络
蛋白质
折叠类型识别
Keywords
protein universe
deep learning
convolutional neural network
protein fold recognition
分类号
Q61 [生物学—生物物理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Globin-like蛋白质折叠类型识别
任文科
徐海松
李晓琴
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用隐马尔科夫模型识别蛋白质折叠类型
李晓琴
仁文科
刘岳
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络的蛋白质折叠类型最小特征提取
潘越
王骏
李文飞
张建
王炜
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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