作者:尤著宏等 来源:《生物分子》 发布时间:2017/7/25 15:00:31
选择字号:
科学家所提出预测蛋白质相互作用的计算方法

 

蛋白质相互作用研究能够从分子水平上揭示蛋白质的功能,帮助揭示生长发育、新陈代谢、分化和凋亡等细胞活动的规律。在全基因组范围内识别蛋白质相互作用对是解释细胞调控机制的重要一步。随着蛋白质相互作用实验技术的发展,人们能够获得大量的蛋白质相互作用数据,甚至能够在全基因组范围内对蛋白质相互作用进行分析。然而,由于实验技术的限制,很多高通量实验方法测得的蛋白质相互作用数据的错误率都比较高。此外,传统实验的方法不适用于检测大规模数据。
 
针对这一科学问题,中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术研究室硕士生王延斌在研究员尤著宏指导下,经过系统研究,提出了一种使用蛋白质序列信息预测蛋白质相互作用的计算方法。为了获得重要的蛋白质信息,科研人员首先使用位置打分矩阵(PSSM)去表示每一个蛋白质序列。研究发现,打分矩阵的表示方法不仅保留了序列的位置信息,还保留了蛋白质的化学信息。同时,为了开发PCVMZM预测模型,科研人员首先在不同尺度的PSSM打分矩阵上提取到准确的、有代表性的蛋白质信息,并将每一个信息表示成一个特征向量作为特征,运用一个强分类器去预测蛋白质的交互。
 
研究结果表明,此方法能够提供精确、稳定、覆盖率高的预测信息,为基因组学研究提供了一个有用的决策工具。该研究成果发表在《国际分子科学杂志》(International Journal of Molecular Sciences)上,发表至今约两个月时间,被引用23次。
 
基于上述研究成果,科研人员通过构建一个深度学习系统,实现了更加准确、稳定的预测系统。实验结果表明,使用了深度学习方法后,预测准确率可提升2.2%,并且可以实现跨物种检测。该研究成果发表在《生物分子》(Molecular Biosystems)上。
 
该工作得到国家自然科学基金、中科院“百人计划”的资助。(来源:中国科学院新疆理化技术研究所
 
    论文链接1,2
 
 
PCVMZM模型的工作流程
 
 
稀疏的深度结构
 
 
 
 

 

 
 
 
特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要,并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性;如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用,须保留本网站注明的“来源”,并自负版权等法律责任;作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜,请与我们接洽。
 
 打印  发E-mail给: 
    
 
以下评论只代表网友个人观点,不代表科学网观点。

 
相关新闻 相关论文

图片新闻
日本阻止科学家利用韩国科考船 视觉退化 基维鸟依然健康
3亿年海洋爬行动物曾有脊椎侧弯 新研究认为流感疫苗与流产存在关联引质疑
>>更多
 
一周新闻排行 一周新闻评论排行
 
编辑部推荐博文
 
论坛推荐