1、作為重要的翻譯后修飾活動之一，可逆的蛋白質磷酸化在多種細胞生命活動中起著調控作用。它被形象地描述為細胞生命活動的分子開關，幾乎調節(jié)著生命活動的所有過程，如細胞生長、發(fā)育、凋亡等。因此，深入研究磷酸化的機理以及對蛋白功能的影響，是現代生物學研究中值得探索的研究方向之一。
　　識別蛋白質的磷酸化位點主要有基于實驗和預測的方法。常用的實驗檢測蛋白質磷酸化的方法主要有32P放射性標記、質譜分析法等。采用實驗方法鑒定磷酸化位點耗時耗力，且對

2、蛋白質組學的所有序列進行檢測的可行性較低，這就推動了生物信息學預測技術在近年來的快速發(fā)展。實驗技術為生物信息學的發(fā)展提供了大量的實驗數據基礎，從已有的磷酸化數據中挖掘修飾規(guī)律并對未知的磷酸化位點進行推測的方法也被相繼提出。作為一種有效的信息學手段，蛋白質磷酸化位點預測方法可以對實驗方法起著指導作用。
　　本文采用機器學習方法對蛋白質磷酸化位點進行預測，提供了一種具有系統(tǒng)的和層級特異性的磷酸化位點預測研究方法。首先根據Manning

3、提出的方法將蛋白激酶按照同源性等信息劃分為包含組、家族、子家族和激酶四個層面的層級結構，然后從Phospho.ELM中提取已有的蛋白質磷酸化序列信息，并將Phospho.ELM數據庫中蛋白激酶映射到層級結構上，構成包含多個層面的蛋白激酶數據集。然后，從基因本體論和STRING數據庫里分別提取基因本體論和蛋白-蛋白相互作用特征，構建用于磷酸化位點預測研究的特征集。由于基因本體論和蛋白-蛋白相互作用特征維數較高，我們提出了基于mRMR的“兩

4、步序列前向選擇”方法進行特征選擇，對每組蛋白激酶數據分別選出最優(yōu)的特征子集。并在此基礎上，使用隨機森林方法構建分類模型進行預測，進而推斷未經實驗驗證的蛋白質序列位點能否被磷酸化。通過10折交叉驗證法和獨立測試方法對分類模型進行性能評估，發(fā)現在各個層面上該分類模型預測性能明顯優(yōu)于其它蛋白質磷酸化位點預測工具，尤其是假陽性率分別控制在1％和5％水平下，該分類模型仍然可以對陽性數據達到較高的預測準確率。最后，為了方便同行使用該磷酸化位點預測方