基于条件随机场与深度学习的蛋白质二级结构预测

论文摘要

随着生物信息学的发展,蛋白质数据库中的蛋白质序列信息越来越多,尤其是生物信息学的出现,使得人们能够更好地利用这些蛋白质信息了解生物系统。生物信息学可以利用这些序列信息寻找相关的蛋白质,并收集其他信息推测未知蛋白质的结构和功能等可能的特性。蛋白质结构分析预测也经常被用在药物设计中。通过实验方法获取蛋白质二级结构所需的成本高,专业人才紧缺,所以目前面临的核心问题就是利用生物信息学找到一种能够高效地预测蛋白质二级结构的算法。本文使用深度学习算法和条件随机场算法对蛋白质二级结构进行预测。在蛋白质数据处理中,本文用到了位置特异性矩阵（Position-Specific Scoring Matrix,PSSM）,同时为了更好的表示氨基酸序列,使用了滑动窗口技术。在蛋白质二级结构预测算法方面,本文提出了两种学习分类方法:第一种是卷积神经网络结合Softmax分类器的算法,此方法改进了卷积神经网络的模型结构,针对梯度消失问题在各卷积层之后添加了修正线性单元（Rectified Linear Units,ReLU）激活层,为了最大限度地保留原始数据的重要特征,提取了全连接层之前的特征数据作为Softmax分类器的输入,对蛋白质二级结构进行分类和预测,与传统的卷积神经网络方法比较,此方法提高了预测精度。第二种是基于集成学习的思想:使用了一种简单的集成策略把卷积神经网络和条件随机场模型进行了结合,使得这两种学习器最大限度的发挥自身的优势同时弥补彼此的缺点,最后用本文的集成分类器对蛋白质二级结构进行分类和预测,提高了预测的精度。实验证明,本文提出的两种方法在公开的蛋白质数据集25PDB数据集上准确率有所提高。实验证明,由卷积神经网络和条件随机场模型基于集成学习策略组成的集成学习器在25PDB数据集上的预测准确率高于CNN-Softmax网络模型,所以,深度学习算法与条件随机场模型结合可以更好地提高蛋白质二级结构的预测准确率。

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摘要

ABSTRACT

第1章绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的及意义

1.3 研究现状

1.3.1 蛋白质二级结构预测相关基础

1.3.2 国内外相关技术发展现状

1.4 本文的研究内容和基本结构

1.4.1 研究内容

1.4.2 论文结构安排

第2章蛋白质二级结构简介与相关预测方法

2.1 蛋白质简介

2.1.1 蛋白质结构分析

2.1.2 蛋白质的层次结构

2.1.3 蛋白质的结构与功能的关系

2.2 蛋白质二级结构预测有关技术

2.2.1 数据处理

2.2.2 特征提取和滑动窗口技术

2.2.3 蛋白质二级结构预测评价指标

2.3 蛋白质二级结构预测相关方法介绍

2.3.1 统计分析方法

2.3.2 基于知识分析方法

2.3.3 机器学习方法

2.4 蛋白质数据库介绍

2.5 本章小结

第3章基于条件随机场的蛋白质二级结构预测

3.1 条件随机场原理

3.1.1 最大熵原理

3.1.2 隐马尔可夫原理

3.1.3 条件随机场模型

3.2 线性链条件随机场

3.3 条件随机场的基本算法

3.3.1 前向-后向算法

3.3.2 梯度下降法

3.3.3 维特比算法

3.4 实验工具介绍

3.5 实验及结果分析

3.5.1 数据集

3.5.2 实验过程

3.5.3 结果分析

3.6 本章小结

第4章基于卷积神经网络的蛋白质二级结构预测

4.1 卷积神经网络原理及结构

4.1.1 卷积神经网络原理

4.1.2 卷积神经网络结构组成

4.2 Softmax回归模型

4.3 CNN-Softmax网络模型

4.4 实验及其结果分析

4.4.1 数据集

4.4.2 实验过程

4.4.3 结果分析

4.5 本章小结

第5章基于集成学习的CRF与 CNN的蛋白质二级结构预测

5.1 集成学习

5.1.1 集成学习原理

5.1.2 集成学习中差异性分类器的构建

5.2 集成学习的合并策略

5.2.1 平均法和加权平均法

5.2.2 投票法

5.3 CRF 和 CNN 的集成策略

5.4 实验及结果分析

5.4.1 数据集

5.4.2 实验过程

5.4.3 结果分析

5.5 本章小结

第6章总结与展望

6.1 研究工作总结

6.2 研究工作展望

参考文献

致谢

在学期间主要科研成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 王蕾蕾

导师: 成金勇,舒明雷

关键词: 蛋白质二级结构,卷积神经网络,条件随机场,集成学习

来源: 齐鲁工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 生物学,自动化技术

单位: 齐鲁工业大学

分类号: TP18;Q518.1

总页数: 79

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