1、楊樹作為我國的速生豐產(chǎn)樹種之一，在林業(yè)產(chǎn)業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)中具有重要地位，同時(shí)它也是木本植物生物信息學(xué)研究的模式樹種。楊樹蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)與功能是森林生物信息學(xué)在后基因組時(shí)代的研究熱點(diǎn)。利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將楊樹蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)和磷酸化修飾位點(diǎn)作為森林資源的重要組成部分進(jìn)行研究，構(gòu)建了數(shù)形統(tǒng)一、簡(jiǎn)單直觀、應(yīng)用方便的預(yù)測(cè)模型，把森林資源經(jīng)營管理對(duì)象范圍從宏觀擴(kuò)展到微觀，為森林生物信息學(xué)的研究發(fā)展提供了一種新思路。本研究提出了基于蛋白質(zhì)理化性質(zhì)的氨

2、基酸V型描述子編碼方式，該編碼方式下楊樹蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)和磷酸化修飾位點(diǎn)的預(yù)測(cè)研究模型的性能都得到了提升，是一種比較合適的蛋白質(zhì)編碼方式。本研究主要內(nèi)容和結(jié)果如下：
　?。?）當(dāng)前楊樹蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的獲得仍然以實(shí)驗(yàn)手段獲得為主，楊樹蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的獲取速度比較慢，楊樹蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的研究發(fā)展空間巨大，利用ANN技術(shù)進(jìn)行楊樹蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)研究有利于加快蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取速度，推動(dòng)森林資源信息化管理水平的提高。利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)文本型

3、數(shù)據(jù)向數(shù)值型轉(zhuǎn)變，并借助其超常規(guī)的仿真函數(shù)表達(dá)將所構(gòu)建的模型存儲(chǔ)，方便研究者查閱和調(diào)用。
　?。?）以滑動(dòng)窗口法切取長度為21個(gè)氨基酸殘基的楊樹蛋白質(zhì)序列片段作為輸入數(shù)據(jù)，以其所對(duì)應(yīng)的二級(jí)結(jié)構(gòu)作為輸出數(shù)據(jù)，利用氨基酸V型描述子編碼方法編碼，構(gòu)建了基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的楊樹蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)研究模型，最佳模型結(jié)構(gòu)為21：55：7，模型的整體擬合精度為84.66％，對(duì)于單個(gè)類型二級(jí)結(jié)構(gòu)的擬合精度可達(dá)90.43%；模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)74

4、.26%，對(duì)于單個(gè)二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高可達(dá)82.02%，相較于前人研究，擬合精度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都有所提升，模型具有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。
　?。?）以長度為21個(gè)氨基酸殘基的楊樹蛋白質(zhì)磷酸化修飾序列片段作為輸入數(shù)據(jù)，以其中心點(diǎn)位氨基酸殘基是否被磷酸化修飾作為輸出數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的楊樹蛋白質(zhì)磷酸化修飾位點(diǎn)預(yù)測(cè)研究模型，最佳模型結(jié)構(gòu)為21×16：8：4，模型的Acc、Sn、Sp、MCC分別為78%、89%、67%、0.57

5、，除特異度指標(biāo)Sp外，其余指標(biāo)都要優(yōu)于前人的研究，模型具有較強(qiáng)預(yù)測(cè)能力。
　?。?）楊樹蛋白質(zhì)磷酸化修飾位點(diǎn)多發(fā)生為S、T殘基的磷酸化，未見Y殘基的磷酸化，這是有別于其他生物體內(nèi)蛋白質(zhì)磷酸化的一個(gè)特點(diǎn)；楊樹蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)和磷酸化修飾間存在一定的聯(lián)系，H型二級(jí)結(jié)構(gòu)更容易被磷酸化修飾。B、G和S型二級(jí)結(jié)構(gòu)則不容易被磷酸化修飾。
　　綜上研究內(nèi)容和結(jié)果，在后基因組時(shí)代，將生物信息作為森林資源的組成，從微觀上進(jìn)行森林資源的信息化管理