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关于无序蛋白质结构预测的方法研究.caj

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简介：
本文针对无序蛋白质的特性，探讨并分析了现有的几种主要结构预测方法，并提出了一种新的预测模型，以提高对无规蛋白序列的理解和功能预测。 论文探讨了将信号处理领域的知识应用于生物技术中的无序蛋白质结构预测方法的研究。

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  • 关于无序蛋白质结构预测的方法研究.caj
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    本文针对无序蛋白质的特性，探讨并分析了现有的几种主要结构预测方法，并提出了一种新的预测模型，以提高对无规蛋白序列的理解和功能预测。 论文探讨了将信号处理领域的知识应用于生物技术中的无序蛋白质结构预测方法的研究。
     
  • 蛋白质二级结构的预测方法
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    蛋白质二级结构预测是生物信息学中的重要课题，它通过分析氨基酸序列来预测蛋白质链的空间构象。此研究对于理解蛋白质功能至关重要。 通过平衡数据集可以提高蛋白质二级结构预测的准确性。
     
  • 蛋白质二级结构预测：基于机器学习的蛋白质-SS预测
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    本研究聚焦于利用机器学习技术提升蛋白质二级结构（SS）预测精度。通过分析和建模氨基酸序列信息，开发高效准确的预测模型，促进生物信息学领域的发展与应用。 蛋白质二级结构预测可以通过分析其氨基酸序列来进行。首先将所有氨基酸序列合并，并采用20种不同类型的氨基酸及其对应的3个或8个二级结构（分别用E、H和t表示，或者使用另外的8类）。通过滑动窗口技术，在不同的窗口大小下进行处理：例如在21和13的位置上寻找中间位置的氨基酸作为目标结构。每个窗口中的每一个氨基酸都被转换成一个热编码，并且将所有这些单个热编码连接起来形成一个21x20矩阵，这被视为一种黑白图像输入给模型。 尝试了使用CNN、RNN、LSTM或GRU进行预测，但对精度的影响不大。基准测试的结果如下： - 预测3种二级结构：准确率为73% - 预测8种二级结构：准确率为52% 该研究依赖于一些特定的库和工具，包括火狐（Torch）、大熊猫、脾气暴躁的Matplotlib 和海生scikit学习。测试是在Python 3.8.3 x64环境下进行的。 此方法可以应用于不同的数据集以提高预测精度。
     
  • 基于GNNs的蛋白质-蛋白质相互作用研究
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    本研究利用图神经网络(GNNs)技术深入探究蛋白质间的相互作用机制，旨在提升对复杂生物系统理解及药物设计效率。 探索图注意力网络（GAT）架构和图卷积网络（GCN）架构来对蛋白质-蛋白质相互作用数据集中的节点进行分类。在PyTorch中实现。 运行方法： 1. 安装requirements.txt文件中列出的依赖项。 2. 要运行训练脚本，请使用以下命令：python train.py --model_type= --input_dir= --output_dir=
     
  • 新方法利用蛋白质序列信息预测蛋白质间相互作用
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    本研究提出了一种基于蛋白质序列的新方法，有效提升了蛋白质之间相互作用的预测准确性，为理解生命过程中的分子机制提供了有力工具。 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）在几乎所有细胞过程中都至关重要，包括代谢循环、DNA转录与复制以及信号级联反应。然而，用于识别这些相互作用的实验方法既耗时又成本高昂。因此，开发能够预测PPI的计算方法显得尤为重要。 本研究提出了一种仅依赖蛋白质序列信息来预测PPI的方法。该方法结合了极限学习机（ELM）这一创新的学习算法与一种新颖的局部蛋白质序列描述符表示法。这种局部描述符揭示了蛋白质序列中连续和不连续区域中的氨基酸相互作用，从而有助于从蛋白质序列中提取更多关于PPI的信息。 极限学习机是一种基于随机生成输入到隐藏单元权重并解析线性方程组以获得隐藏层至输出层的精确权值来实现快速准确分类的方法。在分析酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）的PPI数据时，该方法达到了89.09%的预测精度、89.25%的灵敏度和88.96%的准确性。 通过广泛的实验比较了本研究提出的方法与现有的支持向量机（SVM）技术。结果显示，所提方法在预测PPI方面具有良好的前景，并可作为现有技术支持的有效补充手段。
     
  • 利用PSI-BLAST图谱进行蛋白质结构分类预测的方法
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    本研究提出了一种基于PSI-BLAST图形网络的创新方法，用于精确预测和分类蛋白质结构，为功能注释提供强有力的支持。 基于PSI-BLAST图谱的蛋白质结构分类预测方法是一种用于分析和预测蛋白质三维结构的技术。该方法利用了PSI-BLAST算法生成的序列相似性网络来识别并分类具有相同或类似折叠模式的蛋白质家族，从而帮助研究人员更好地理解蛋白质的功能与进化关系。
     
  • PSPHybridDE：利用杂交差分演化算法优化蛋白质结构预测
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    PSPHybridDE是一种创新的计算方法，它结合了杂交差分演化算法，有效提升了蛋白质结构预测的准确性。通过优化搜索策略，该模型在处理复杂折叠模式时展现出卓越性能，为生物信息学研究提供了有力工具。 使用HybridDE预测蛋白质结构定义了一种差异进化与片段替换技术相结合的方法，用于蛋白质结构的预测。在这一过程中，Rosetta系统中的粗粒度原子模型被用来表示蛋白质。由于蛋白质能量分布图具有高维且多峰的特点，因此需要一种有效的搜索方法来以最低的能量获得天然状态下的结构。 然而，在使用Rosetta系统的能量模型时还面临一个问题：景观中最佳的能源区域不一定代表与自然构象最接近的状态。为了解决这个问题，一个策略是获取一系列多样化蛋白质构型集合，这些集合并对应于不同极小值点中的每一个。将拥挤位点的方法融入到混合进化算法当中有助于克服能量格局带来的误导性问题，并最终获得一组优化且多样化的蛋白质折叠。 此外，在安装该软件包时需要确保Python环境中包括以下依赖项：imageio版本2.9.0，matplotlib版本3.3.3，numpy版本1.19.4，pandas版本1.1.4以及seaborn版本0.11.0。同时还需要mpi4py的最新稳定版（即3.0.3）。
     
  • EP-GBDT：一种基于序列信息预测必需蛋白质的计算方法
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    简介：EP-GBDT是一种创新性的计算模型，通过利用序列信息有效预测细菌中的必需蛋白质。该方法结合梯度提升决策树算法，提升了预测准确性和效率，在生物学研究中具有重要应用价值。 乙交酯EP-GBDT是一种仅通过序列信息进行必需蛋白质预测的计算方法。使用该方法需要安装numpy版本1.18.1、scikit学习版本0.23.1以及imblearn版本0.7.0。 在GitHub项目中，我们提供了一个演示来展示如何使用EP-GBDT。原始数据文件夹包含用于必需蛋白质预测的原始蛋白质序列及其标签。此外，“加工的特征”文件夹提供了通过伪氨基酸组成（PseAAC）工具获得的处理过的蛋白质序列特征。“预测结果”文件夹则包含了基于8种中心方法得出的结果，包括原始PPI网络和每个中心方法产生的结果。 在演示中使用的data_h.pkl和data_y.pkl分别存储了由随机种子202010086生成的训练集与测试集。使用相同的随机种子可以确保您能够得到与本段落相同的研究成果。此外，我们还提供了一个名为train_main的python文件来指导如何进行操作。
     
  • 基于MATLAB的蛋白质功能预测关联规则代码-PFP
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    PFP是一款基于MATLAB开发的软件工具，用于通过挖掘生物信息学数据来预测蛋白质的功能。该工具利用关联规则分析技术，能够有效识别与特定蛋白功能相关的特征模式，并支持用户自定义参数以优化预测结果。 关联规则的MATLAB代码PFP用于蛋白质功能预测的MATLAB库。该软件包中的Matlab函数使用“pfp_”作为文件名前缀。 常用数据结构ONT代表本体结构，具有以下字段： - 必填字段： - term：术语结构列表（id, name）。 - rel_code：关系代码列表，例如{is_a, part_of}。 - DAG：关系矩阵。DAG(i,j)=k (k>0) 表示term(i)与rel_code(j)的第k个关系相关联。 - ont_type：本体类型，例如molecular_function。 - date：此结构的构建日期。 - 可选字段： - alt_list：替代术语ID列表。 另一个重要数据结构OA（本体注释）具有以下字段： - 必填字段： - object：对象（序列）列表。 - ontology：相关的本体结构。 - annotation：注解矩阵。annotation(i,j)=1表示对象(i)用term(j)进行注解。 - date：此结构的构建日期。 预测结果由PRED结构提供，具体细节请参阅相关文档。
     
  • 关键蛋白质识别算法的研究——基于动态加权PPI网络.pdf
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    本文探讨了一种新颖的关键蛋白质识别算法，该算法通过构建和分析动态加权蛋白质相互作用（PPI）网络来有效识别生物系统中的核心蛋白。研究为理解复杂生命过程提供了新视角。 与静态蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络相比，动态PPI网络能更准确地反映蛋白质之间的实际交互情况，并有效减少假阴性结果。目前的关键蛋白预测方法主要基于静态PPI网络进行研究，忽略了这些网络的动态特性。为了精确预测关键蛋白，可以利用基因表达数据提取出蛋白质在不同时间点上的相互作用信息，结合传统的静态PPI网络构建一个更为全面和准确的动态PPI网络模型。 在此基础上引入GO（Gene Ontology）术语对这个新生成的动态网络进行加权处理，并提出了一种新的预测方法——DWE。该方法通过计算蛋白质在动态网络中所有边权重之和除以该蛋白在网络中的出现次数来衡量其关键性程度，即越重要的蛋白质，在整个相互作用过程中会表现出更高的平均交互强度。 实验结果显示，基于动态加权PPI网络的这种新策略能够显著提升对关键蛋白质预测的准确性，并且DWE方法在与其他几种主流的关键蛋白质预测模型对比中展现出更强的优势。