蛋白质功能预测新策略探究

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蛋白质功能预测新策略探究

引言

人类基因组测序计划的完成使全基因组序列测定成为可能，分子生物学各种高通量实验技术迅

猛发展，大量生物数据急剧增长，此时揭示众多基因在生命过程中承担的生理角色成为了全世

界生命科学工作者的共同课题。生物信息学在基因组水平上的分析能力使其在海量数据处理上

的优势充分表现出来，得到了快速发展[1].随后，系统生物学研究逐渐从基因组学扩展到了蛋

白质组学。

蛋白质是生命的物质基础，是生命活动的主要承担者，深入研究一些基因的编码蛋白，能帮助

预测肿瘤的侵袭性，从而为人类战胜癌症提供契机[2].

蛋白质功能的预测已经成为生物信息学一个重要的研究课题。要确切知道一个蛋白质的功能，

必须经过复杂的生物学实验来验证，需要投入大量的人力，耗费巨大成本。但生物信息学技术

可对待研究的蛋白质提供预测分析，从而为生物实验提供很好的指导作用，大大减少了实验所

需耗费的成本[3].

一般蛋白质功能的预测方法采用序列相似性比对，结构和保守区分析等。序列相似性比对是蛋

白质功能预测的最重要方法，这是一类比较成熟的预测方法，是将蛋白质的氨基酸在序列中的

排列位置表达成一条含氨基酸字母的序列，通过对比这条序列预测蛋白质功能，这类方法有

BLAST[4]、FASTA[5] 以及 PSI-BLAST[6]等，然而这些方法仅简单地从序列的相似对比出发，

准确率较难提升，而且效率低下。

近年来，许多学者在传统的蛋白质序列相似性比对的基础上，提出了很多新的预测功能方法，

如基于序列改进的预测方法 FANN[7]、DWKNN 方法[8] 和DSCP 方法[9]等，都是基于蛋白质

序列的方法。对比以往传统的简单方法，这些新的方法在效率以及准确率上均有明显的提升。

但是，这些方法仅仅从序列的相似性比对进行研究，忽略蛋白质之间关系的全局结构。本文采

用蛋白质序列排列循环匹配，比对并寻找相似的蛋白质，构建蛋白质的关联网络，并在关联网

络的基础上，采用数据挖掘技术的推荐算法，对蛋白质的功能进行预测。

1 相关知识

1.1 蛋白质的循环排列

蛋白质的循环排列也称为蛋白质的全局循环排列，是指将蛋白质氨基酸序列首尾相连，从中分

离出新的 N- 和C- 端，这样的排列可以与另一个蛋白质氨基酸序列进行近似匹配。从 1997 年

起就陆续有很多蛋白质全局循环排列的例子，这些循环排列对蛋白质的功能、结构具有非常重

要的作用[10-11].现有研究主要集中在循环模式和蛋白质功能上的关系，其中一些研究发现蛋白

质全局循环模式能够为蛋白质的功能提供重要帮助。如图1,从头比对的两条不相匹配的蛋白质

序列，将其中一条序列旋转就能够匹配上另一条序列[11].本文采用笔者已有成果的循环匹配算

法[12],将蛋白质的循环序列进行匹配，找出互相匹配的蛋白质，并将这种具有匹配关系的蛋白

质构建相关联蛋白质数据网络。构建的蛋白质网络图，如图2 所示。图中P1 到P10 表示网络

图中的蛋白质节点，连线表示蛋白质之间的匹配关系。

1.2 推荐算法

推荐算法是数据挖掘中常用的一种算法，就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测

出用户感兴趣的物品[13].推荐算法主要分为基于内容推荐、协同过滤推荐和基于规则推荐等多

种类型。各种推荐算法都有各自的优缺点，如基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法推荐的

结果直观，容易解释，但是无法解决新用户的推荐问题，基于规则推荐算法能很好解决发现新

用户的兴趣点，但是规则抽取难、耗时[14].随着大数据时代的到来，推荐算法不断被优化提升

[15],如今广泛应用于电子商务、电影网站以及社交网络交友[16]等多个不同行业领域中。目前

已有一些蛋白质功能预测的算法应用推荐算法的思想，如直接推荐注释方法，这种方法类似于

在社交网络中好友兴趣推荐算法，将与待预测蛋白质相关联的已知蛋白质通过一些序列相似算

法找出来，并将功能直接推荐给未知蛋白质，这种做法通常将传统的推荐算法直接使用，并没

有在这种推荐算法上做进一步的深入研究优化，使之更适用于蛋白质功能预测。

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摘要：

蛋白质功能预测新策略探究引言人类基因组测序计划的完成使全基因组序列测定成为可能，分子生物学各种高通量实验技术迅猛发展，大量生物数据急剧增长，此时揭示众多基因在生命过程中承担的生理角色成为了全世界生命科学工作者的共同课题。生物信息学在基因组水平上的分析能力使其在海量数据处理上的优势充分表现出来，得到了快速发展[1].随后，系统生物学研究逐渐从基因组学扩展到了蛋白质组学。蛋白质是生命的物质基础，是生命活动的主要承担者，深入研究一些基因的编码蛋白，能帮助预测肿瘤的侵袭性，从而为人类战胜癌症提供契机[2].蛋白质功能的预测已经成为生物信息学一个重要的研究课题。要确切知道一个蛋白质的功能，必须经过复杂的...

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