1、蛋白質(zhì)翻譯后修飾在細胞生命過程中起到至關(guān)重要的作用，多種蛋白質(zhì)翻譯后修飾相互影響、相互協(xié)調(diào)，共同維持、促進各種細胞活動的正常進行。然而，翻譯后修飾的鑒定在生物學(xué)上往往是繁復(fù)的實驗工作，效率較低。因此，開發(fā)有效的生物信息學(xué)預(yù)測工具來提高修飾位點鑒定工作的效率勢在必行。本文以蛋白質(zhì)序列為基本研究對象，結(jié)合多種特征提取方法，通過計算的方法，對蛋白質(zhì)翻譯后磷酸化修飾和磷酸甘油酯化修飾的修飾位點進行了預(yù)測研究。
　　針對磷酸化修飾，本文從其

2、修飾的功能出發(fā)，從磷酸化修飾數(shù)據(jù)庫中抽取了多條與信號傳導(dǎo)功能相關(guān)的蛋白質(zhì)序列，構(gòu)建了數(shù)據(jù)集。在特征提取上，提出了一種新的提取方法，將氨基酸殘基理化性質(zhì)的分組信息融入到以氨基酸殘基在滑窗中出現(xiàn)頻率為基礎(chǔ)的特征提取中。通過實驗發(fā)現(xiàn)，在融合氨基酸殘基理化性質(zhì)分組信息后，同種修飾位點在相同的預(yù)測模型下，預(yù)測結(jié)果有了很大的提升。在本文中，利用基于粒子群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測準(zhǔn)確率從58％左右提升到86％。本文在此基礎(chǔ)上還圍繞氨基酸殘基序列的

3、大小對實驗結(jié)果的影響進行了初步實驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)鞍踪|(zhì)微序列包含23個氨基酸殘基時，預(yù)測結(jié)果達到最優(yōu)值。之后，本文將數(shù)據(jù)集按照十折交叉驗證的方法進行整理，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和柔性神經(jīng)樹三種模型集成學(xué)習(xí)的方法，按照新的特征提取方法對數(shù)據(jù)集進行實驗。其中三種模型的組合策略按照少數(shù)服從多數(shù)原則進行投票。實驗結(jié)果顯示，三種預(yù)測模型進行集成學(xué)習(xí)后，預(yù)測準(zhǔn)確率可以達到87.50％，較以前研究結(jié)果有了很大提升。
　　針對磷酸甘油酯化修飾，本

4、文利用柔性神經(jīng)樹模型對這種修飾展開預(yù)測修飾位點的研究工作，并將實驗結(jié)果與本領(lǐng)域最新研究進展進行了比較。其中，數(shù)據(jù)集通過十折交叉驗證的方式進行處理，并且蛋白質(zhì)微序列的窗口值采用了以往研究人員的結(jié)論。實驗結(jié)果顯示，柔性神經(jīng)樹在等量的正負(fù)樣本下，具有較大的優(yōu)勢，其預(yù)測準(zhǔn)確率能達到90％以上，遠高于先前研究人員發(fā)表的實驗結(jié)果。柔性神經(jīng)樹預(yù)測結(jié)果中馬修相關(guān)系數(shù)最高達到0.807，隨著負(fù)樣本比例的增大，雖然預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率得到提高，但馬修相關(guān)系數(shù)逐