2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

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)濟中具有重要地位,同時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)在后基因組時代的研究熱點。利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將楊樹蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)和磷酸化修飾位點作為森林資源的重要組成部分進行研究,構(gòu)建了數(shù)形統(tǒng)一、簡單直觀、應(yīng)用方便的預(yù)測模型,把森林資源經(jīng)營管理對象范圍從宏觀擴展到微觀,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)二級結(jié)構(gòu)和磷酸化修飾位點的預(yù)測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)的獲得仍然以實驗手段獲得為主,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)進行楊樹蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測研究有利于加快蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的獲取速度,推動森林資源信息化管理水平的提高。利用MATLAB軟件實現(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)表達將所構(gòu)建的模型存儲,方便研究者查閱和調(diào)用。
 ?。?)以滑動窗口法切取長度為21個氨基酸殘基的楊樹蛋白質(zhì)序列片段作為輸入數(shù)據(jù),以其所對應(yīng)的二級結(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)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測研究模型,最佳模型結(jié)構(gòu)為21:55:7,模型的整體擬合精度為84.66%,對于單個類型二級結(jié)構(gòu)的擬合精度可達90.43%;模型的預(yù)測準確率達74

4、.26%,對于單個二級結(jié)構(gòu)的預(yù)測準確率最高可達82.02%,相較于前人研究,擬合精度和預(yù)測準確率都有所提升,模型具有很強的預(yù)測能力。
 ?。?)以長度為21個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)磷酸化修飾位點預(yù)測研究模型,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Sp外,其余指標都要優(yōu)于前人的研究,模型具有較強預(yù)測能力。
 ?。?)楊樹蛋白質(zhì)磷酸化修飾位點多發(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)磷酸化的一個特點;楊樹蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)和磷酸化修飾間存在一定的聯(lián)系,H型二級結(jié)構(gòu)更容易被磷酸化修飾。B、G和S型二級結(jié)構(gòu)則不容易被磷酸化修飾。
  綜上研究內(nèi)容和結(jié)果,在后基因組時代,將生物信息作為森林資源的組成,從微觀上進行森林資源的信息化管理

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