分类号密级UDC保密期限博士学位论文题目蛋白质分子中RNA结合位点的分析和预测作者姓名**指导教师李伍举研究员应晓敏副研究员培养单位军事医学科学院基础医学研究所专业名称生物化学与分子生物学论文提交日期2012年5月21日学位授予单位中国人民解放军军事医学科学院答辩委员会主席徐宁志中国人民解放军军事医学科学院制军事医学科...
蛋白质分子中RNA结合位点的分析和预测-生物化学与分子生物学专业论文 目录中文摘要1 Abstract 5 第一章 前言9 1.1 实验方法9 1.1.1 X 射线晶体衍射 9 1.1.2 核磁共振10 1.1.3 其它结构测定方法10 1.2 生物信息学方法10 1.2.1 研究蛋白质中的 RNA 结合域 11 1.2.2 通过各种特征,采用统计分析或者机器学习...
我们基于PDB结构数据,采用距离定义法来确定与RNA相互作用的氨基酸位点.即对于蛋白质与RNA复合物中的某个氨基酸,如果其包含的至少一个原子与某个RNA碱基所包含的任何一个原子之间的距离小于3.5,那么就认为该氨基酸与RNA相互作用.这样,在90735个氨基酸中,有10525个被判定为RNA结合位点,其余的80210个被判定为非结合位点...
本发明公开了一种基于自注意力机制的RNA蛋白质结合位点预测方法和系统,使用RNA与蛋白质结合位点处及上下游的序列特征来训练深度学习模型,并使用所述模型对RNA蛋白质相互作用结合位点进行预测;在序列特征的编码过程中本发明引入kmer嵌入的编码方式,编码相邻核苷酸间的上下文关系,为模型提供更多有效的特征;在所述特征的提取...
规模蛋白质数据的预测.基于计算的方法消耗成本更少且简单高效,特别是机器学习的飞速发展,使得基于机器学习的计算模型成为目前一种潜在的替代方法.因此,本文将机器学习的分类方法应用于类泛素化修饰位点和RNA结合蛋白预测问题,提出有效的预测模型.针对蛋白质类泛素化修饰位点的预测,本文提出了一种基于序列特征的预测模型...
其使用RNA与蛋白质结合位点处及上下游的序列特征以及测定的RNA结构特征来训练深度学习模型,并使用所述模型对蛋白质RNA相互作用结合位点进行预测.在所述特征的提取过程中分别使用了基于卷积神经网络构建的基序获取模块和基于循环神经网络构建的上下文语义获取模块.本发明中训练出的模型在判断准确度和计算时间以及应用平台的...