蛋白质远距同源检测中核方法的研究

论文摘要

蛋白质远距同源检测是生物信息学中的一个重要问题。近年来,出现了很多新的同源检测方法,并取得了一定的成功。但是对于远距同源检测,这些方法的效率并不高。本文以此为出发点,提出了两种新的远距同源检测方法:1)通过分析局部比对核算法,提出了基于片段对的局部比对核方法DLA（Divide Local Alignment）。该方法结合分治的思想,将求解复杂序列间核值的问题分解为求解子序列间核值的问题,减少了计算量。与局部比对核相比,DLA具有较高的算法效率。2)提出了基于k-mer划分的核方法。该方法把压缩字母表和k-mer应用于寻找序列间的同源片段,核函数使用Smith-Waterman算法实现,然后将各子序列间计算的Smith-Waterman分值之和作为原序列间的核值存放于核矩阵中。通过对SCOP1.53中家族的远距同源进行检测,验证该方法是有效可行的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 远距同源检测的生物背景及研究现状
• 1.2.1 远距同源检测的生物背景
• 1.2.2 蛋白质同源检测的研究现状
• 1.3 本文主要工作及安排
• 第二章 蛋白质远距同源检测方法
• 2.1 远距同源检测的基本问题
• 2.1.1 序列比对中的基本概念
• 2.1.2 替换矩阵与空位罚分
• 2.1.3 序列比对算法
• 2.2 远距同源检测方法及其发展现状
• 2.2.1 动态规划算法
• 2.2.2 隐马尔科夫模型方法
• 2.2.3 基于支持向量机的核方法
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于片段对的局部比对核
• 3.1 局部比对核的基本原理
• 3.1.1 局部比对核
• 3.1.2 局部比对核的计算
• 3.2 基于片段对的局部比对核
• 3.3 DLA算法的实现
• 3.4 算法分析
• 3.5 实验结果分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于k-mer划分的核方法
• 4.1 算法的基本原理
• 4.2 SVM-SW方法
• 4.2.1 基本概念
• 4.2.2 使用k-mer划分序列
• 4.2.3 Smith-Waterman算法
• 4.2.4 算法的执行
• 4.3 实验结果分析
• 4.3.1 实验结果
• 4.3.2 结果分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 在校期间科研成果