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摘 要:隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，很多智能算法被開發(fā)應(yīng)用于信號(hào)肽預(yù)測(cè)研究,目前的方法主要識(shí)別給定蛋白中是否存在信號(hào)肽以及識(shí)別信號(hào)肽的切割位點(diǎn)，都是以獨(dú)立的蛋白序列作為識(shí)別對(duì)象,沒有替換或設(shè)計(jì)新的信號(hào)肽。當(dāng)外源蛋白拼接了新的信號(hào)肽以后, 蛋白質(zhì)主鏈序列仍與原蛋白質(zhì)相同, 拼接前后序列的相似程度很高, 但分泌水平可能變化很大。 本文在結(jié)構(gòu)融合度（SFD）特征的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究氨基酸的替換原則和轉(zhuǎn)移規(guī)律，在構(gòu)建氨基酸綜合替代矩陣和馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)下，通過對(duì)信號(hào)肽H-區(qū)的符號(hào)序列進(jìn)行編碼以及定義評(píng)價(jià)替換得分的適應(yīng)值函數(shù)，運(yùn)用遺傳算法尋找最優(yōu)解，對(duì)不分泌/極低分泌的信號(hào)肽序列進(jìn)行人工調(diào)整和優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過尋找信號(hào)肽中不同位置氨基酸的偏向性選取趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)影響蛋白質(zhì)分泌水平的關(guān)鍵氨基酸，從中尋找可能實(shí)現(xiàn)外源蛋白質(zhì)高分泌表達(dá)的人工優(yōu)化候選信號(hào)肽。最后通過人工序列設(shè)計(jì)的相似性分析和偏向性序列的結(jié)構(gòu)分析，來(lái)驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)外源蛋白高分泌表達(dá)的優(yōu)化候選信號(hào)肽的可行性與正確性。 關(guān)鍵詞：信號(hào)肽；馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣；特征向量；人工優(yōu)化序列；遺傳算法
目錄 摘要 ABSTRACT 第1章 緒論-1 1.1背景及意義-1 1.2 基本框架-1 第2章 遺傳算法（GA）理論-3 2.1 遺傳算法理論簡(jiǎn)介-3 第3章 基于遺傳算法的人工信號(hào)肽設(shè)計(jì)研究-7 3.1 構(gòu)建氨基酸綜合替代矩陣-7 3.2 構(gòu)建Markov轉(zhuǎn)移矩陣-8 3.3 基于遺傳算法的人工序列設(shè)計(jì)-9 第4章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析-13 4.1蛋白序列的向量化（特征提?。?13 4.2 人工序列設(shè)計(jì)的相似性分析-14 4.3 偏向性序列的結(jié)構(gòu)分析-15 第5章 結(jié)論與展望-17 5.1 結(jié)論-17 5.2不足之處及未來(lái)展望-17 參考文獻(xiàn)-18 致 謝-19 附錄A： 參與科研項(xiàng)目情況-20 |
