1、蛋白質(zhì)是生物體中最重要的功能分子。蛋白質(zhì)間的相互作用構(gòu)成生命活動的基礎(chǔ)，了解蛋白質(zhì)間的相互作用可以使我們更深刻地理解生命活動的機(jī)理。 傳統(tǒng)上，生命科學(xué)的研究是以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)的。但是，生物學(xué)實(shí)驗(yàn)技術(shù)的快速發(fā)展，產(chǎn)生了海量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，而計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提高，則為生物學(xué)數(shù)據(jù)的高速處理提供了嶄新的研究平臺，這一切都有力地推動了生物信息學(xué)研究的進(jìn)一步發(fā)展。如何高效地挖掘出隱藏在這些數(shù)據(jù)中的信息，是現(xiàn)今生物信息學(xué)中一個十分熱點(diǎn)的問題。雖然，

2、所有與生命科學(xué)有關(guān)的理論或結(jié)果，都必須回到實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行驗(yàn)證，但相比于實(shí)驗(yàn)，在計(jì)算機(jī)上分析數(shù)據(jù)或者實(shí)驗(yàn)?zāi)M，可以大量地節(jié)省人力、物力以及時間，來獲取信息，進(jìn)一步提高生命科學(xué)研究的效率。 目前已經(jīng)有了很多的現(xiàn)有數(shù)學(xué)工具可以用到蛋白質(zhì)相互作用研究的問題上，如，支持向量機(jī)、隱馬氏模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波變換等。 蛋白質(zhì)的一級結(jié)構(gòu)可以簡單地認(rèn)為是一字符序列，將里面的字符賦予與之對應(yīng)的數(shù)值后可以認(rèn)為這是一個蛋白質(zhì)信號。在共鳴識別模型中

3、，分析蛋白質(zhì)信號，得到相互作用蛋白質(zhì)的特性。再加入離散小波變換的改進(jìn)共鳴識別模型利用這個特性直接來分析和預(yù)測蛋白質(zhì)間的相互作用。 不同物種的蛋白質(zhì)有不同特性，從而有必要引入不同的判別參數(shù)來分析不同種類蛋白質(zhì)內(nèi)的相互作用。本文中，大量地引入酵母陽性蛋白質(zhì)相互作用對經(jīng)分析，發(fā)現(xiàn)改用信噪比作為判別參數(shù)后，預(yù)測的效率得到了提高。為了說明這個方法在改用信噪比后的有效性，我們使用大量的隨機(jī)數(shù)據(jù)與陽性數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，提出比對準(zhǔn)則，得到了兩類數(shù)