蛋白質(zhì)若干結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問題研究及其軟件實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

蛋白質(zhì)若干結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)問題研究及其軟件實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、研究背景和意義蛋白質(zhì)是生命體中重要的功能分子，其特異的結(jié)構(gòu)是決定其功能和相互作用的基礎(chǔ)。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是蛋白質(zhì)研究中的重要任務(wù)，可以對(duì)藥物設(shè)計(jì)、蛋白功能研究、酶的催化機(jī)制以及蛋白質(zhì)工程等方面提供幫助。在鑒別蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功效的基礎(chǔ)上，結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)可以為人們探究各種生物過程以及提供治療新藥方案。目前，人們已經(jīng)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面取得了重要的進(jìn)展，但是準(zhǔn)確率和效率仍然需要提高，特別是在大規(guī)?；蚪M時(shí)代下，高通量、快速、高精度的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法將成為生物技術(shù)研究和新藥開發(fā)的基礎(chǔ)。二、研究目標(biāo)和內(nèi)容本研究旨在構(gòu)建一種高效、準(zhǔn)確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型以及開發(fā)相應(yīng)的軟件，探究以下問題：1.基于重疊區(qū)域結(jié)構(gòu)比對(duì)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法基于已知結(jié)構(gòu)的相似性對(duì)未知結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)，本方法將蛋白質(zhì)序列通過結(jié)構(gòu)重疊區(qū)域配對(duì)，然后從不同的相似性量化方法中選擇一個(gè)最優(yōu)的量化方式來進(jìn)行結(jié)構(gòu)比對(duì)。根據(jù)配對(duì)后的相似性，結(jié)合其他的信息，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)。2.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法本方法基于蛋白質(zhì)的序列和前體結(jié)構(gòu)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，并結(jié)合免疫剽竊和細(xì)菌免疫原預(yù)測(cè)算法。3.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)軟件的開發(fā)基于以上兩種方法，進(jìn)一步開發(fā)一個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)軟件，具備用戶友好性和高效性。三、研究計(jì)劃及進(jìn)度安排1.論文撰寫完成開題報(bào)告、論文綜述、相關(guān)研究設(shè)計(jì)、論文初稿及查重等工作。2.數(shù)據(jù)收集收集蛋白質(zhì)序列、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。3.預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)兩種不同的預(yù)測(cè)模型。4.建模和模型評(píng)估分別對(duì)兩種模型進(jìn)行建模和模型評(píng)估，并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。5.軟件開發(fā)開發(fā)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)軟件，設(shè)計(jì)用戶界面、數(shù)據(jù)庫、算法實(shí)現(xiàn)等。6.評(píng)估和優(yōu)化對(duì)軟件進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，提高其實(shí)用性和可靠性。7.論文修改和提交最后對(duì)論文進(jìn)行修改和完善，保證其質(zhì)量和完整性，并按時(shí)提交。四、參考文獻(xiàn)[1]LemerC,RoomanM,HapgoodK.Proteinstructureprediction.StructureandBonding,2000,97:1–67.[2]ShenMY,SaliA.Statisticalpotentialforassessmentandpredictionofproteinstructures.ProteinScience,2006,15(11):2507-2524.[3]ChengJ,RandallA,BaldiP.Predictionofproteinstabilitychangesforsingle-sitemutationsusingsupportvectormachines.Proteins,2006,62(4):1125-1132.[4]ZhouH,ShanY,KastritisPL,etal.Predictionofproteininteractionsitesfromsequenceprofileandresidueneighborlist.Proteins,2012,80(4):873-891.[5]DuX,SunS,HuC,etal.DeepPPI:boostingpredictionofprotein-proteininteractionswithdeepneural