改進(jìn)的Waveprd算法預(yù)測(cè)膜蛋白跨膜螺旋區(qū)段的研究.pdf

1、隨著生物信息學(xué)的發(fā)展，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行生物學(xué)方面的研究越來(lái)越成為一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。膜蛋白跨膜螺旋區(qū)段的預(yù)測(cè)就是一個(gè)引起了廣大研究者關(guān)注的方面。膜蛋白跨膜螺旋區(qū)在生物膜上占據(jù)特殊的位置，決定了它具有特殊的生物功能，尤其是其可以作為新藥物設(shè)計(jì)的靶分子，因此預(yù)測(cè)膜蛋白跨膜區(qū)具有重要的意義。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)膜蛋白跨膜螺旋區(qū)段的方法基本都是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，這些算法具有依賴于訓(xùn)練序列集以及序列集的大小的缺點(diǎn)。小波分析的發(fā)展，帶來(lái)了一種克服這

2、些缺點(diǎn)的算法——Waveprd算法。Waveprd算法在對(duì)小波系數(shù)的處理過(guò)程中，由于過(guò)度平滑，產(chǎn)生對(duì)膜蛋白跨膜區(qū)的漏測(cè)，這種漏測(cè)的跨膜區(qū)即是假陰性片段，其個(gè)數(shù)越多對(duì)跨膜區(qū)的預(yù)測(cè)精度就越低。本文針對(duì)Waveprd算法存在的不足，提出了一種小波閾值與自相關(guān)去噪相結(jié)合的算法，目的是通過(guò)減少假陰性片段數(shù)來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。主要的工作如下:
　　介紹小波變換的原理和基于離散小波變換的Waveprd算法在膜蛋白跨膜區(qū)預(yù)測(cè)中的處理方法及實(shí)現(xiàn)流程，并

3、用MATLAB實(shí)現(xiàn)Waveprd算法的仿真，根據(jù)仿真效果圖，觀察Waveprd算法在膜蛋白跨膜區(qū)預(yù)測(cè)中產(chǎn)生的漏測(cè)現(xiàn)象，分析其產(chǎn)生漏測(cè)的可能原因，指出Waveprd算法在信號(hào)處理中的不足之處。
　　根據(jù)Waveprd算法的不足，即可能是其產(chǎn)生了過(guò)濾波，從而丟失了大量有用信號(hào)。據(jù)此提出一種改進(jìn)的算法，主要是對(duì)小波變換后的高頻系數(shù)（尤其是中間值域的系數(shù)）進(jìn)行非線性放大，并與自相關(guān)去噪相結(jié)合。這樣不僅盡可能的保留了信號(hào)的細(xì)節(jié)而且可以最大限