[發(fā)明專利]一種非參數(shù)膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210153441.6
• 申請日: 2012-05-17
• 公開（公告）號: CN102760209A
• 公開（公告）日: 2012-10-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 於東軍;沈紅斌;戚湧;唐振民;楊靜宇
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學常熟研究院有限公司;南京理工大學
• 主分類號: G06F19/10
• 分類號: G06F19/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種非參數(shù)膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測方法，包括以下四個步驟，第一步：特征提取，將蛋白質(zhì)序列中的氨基酸殘基使用滑動窗口技術(shù)并結(jié)合其進化特征轉(zhuǎn)換為向量形式表示；第二步：使用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行跨膜螺旋分布特征的學習；第三步：使用學習得到的SOM的權(quán)值向量構(gòu)建概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第四步：蛋白質(zhì)跨膜螺旋預(yù)測；其特征在于：在上述第二步中采用模式特征分布規(guī)律學習，使用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在特征空間中學習蛋白質(zhì)跨膜螺旋樣本的分布規(guī)律，并消除原始訓練樣本噪聲，使用批量學習算法來訓練SOM，直到SOM收斂或是達到預(yù)先設(shè)定的學習步數(shù)；在上述第三步中采用從上述步驟二中訓練好的SOM的權(quán)值向量來構(gòu)建PNN；在上述第四步中，對于給定的待預(yù)測蛋白質(zhì)，使用上述步驟三中所構(gòu)建的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對其中的氨基酸殘基的跨膜螺旋性進行逐個預(yù)測，得到預(yù)測曲線，使用動態(tài)閾值分割的方法確定每個殘基是否屬于跨膜螺旋片段。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的非參數(shù)膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測方法，其特征在于：在上述第一步中，對于一個由?個氨基酸組成的蛋白質(zhì)，通過PSI-BLAST算法可得到其特定位置得分矩陣PSSM)，該矩陣為行20列；先對該PSSM進行逐行標準化，然后使用滑動窗口技術(shù)得到每個氨基酸殘基的特征矩陣；然后將特征矩陣拉成向量形式，該殘基的維的特征向量：，其中表示第幾個殘基，為窗口大小。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的非參數(shù)膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測方法，其特征在于：在上述第二步中對于給定的訓練樣本集，其中0表示非跨膜，1表示跨膜。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的非參數(shù)膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測方法，其特征在于：在上述第二步中，對SOM的每個輸出節(jié)點進行標注，將輸出節(jié)點分為兩類：0和1，分別對應(yīng)非跨膜類別和跨膜類別。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的非參數(shù)膜蛋白跨膜螺旋預(yù)測方法，其特征在于：在上述第三步中使用概率分類算法計算待測膜蛋白每個位置上的氨基酸屬于TMH的概率。