吉林大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (05): 1303-1308.

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基于改进克隆选择算法的蛋白质关联图预测

 刘桂霞, 王荣兴, 黄岚, 于哲舟, 周春光   

  1. 吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012
  • 收稿日期:2009-02-25 出版日期:2009-09-01 发布日期:2009-09-01
  • 通讯作者: 黄岚(1974-),女,副教授,博士.研究方向:智能算法及其应用.Email:huanglan@jlu.edu.cn E-mail:huanglan@jlu.edu.cn
  • 作者简介:刘桂霞(1963-),女,教授,博士.研究方向:计算智能和生物信息学.Email:lgx1034@163.com
  • 基金资助:

    “863”国家高技术研究发展计划项目(2007AA04Z114);国家自然科学基金项目(60673099,60873146).

Protein contact map prediction based on improved clonal selection algorithm

LIU Gui-xia, WANG Rong-xing, |HUANG Lan, |YU Zhe-zhou, ZHOU Chun-guang   

  1. College of Computer Science and Technology, Jilin University|Changchun 130012,China
  • Received:2009-02-25 Online:2009-09-01 Published:2009-09-01

摘要:

       针对蛋白质关联图预测问题,提出一种克隆选择算法与蛋白质折叠规律相结合的预测方法,综合使用蛋白质序列疏水性质、残基的二级结构倾向、关联图总点数等信息,构造了基于限制规则的克隆选择算法适应度函数,设计了符合关联图生物学特性的变异操作。算法不需要使用额外蛋白质作为训练集,不需要从现有蛋白质数据库中提取模板,因此不受现有蛋白质结构数据的局限,可以由序列信息直接进行预测。对200个非同源蛋白质的测试验证了算法的有效性。

关键词: 人工智能, 蛋白质关联图, 免疫算法, 克隆选择算法, 疏水性

Abstract:

    An improved clonal selection algorithm for protein contact map prediction is proposed. The fitness function of the algorithm is constructed by using the protein folding restrictions, such as the hydrophobicity of amino acids, the secondary structure inclination of residues, the total number of contacts in contact map, and so on. Variance operation according with the biological properties of the contact map is designed. This algorithm does not need additional proteins as the training set to extract the template; therefore it is not affected by the existing limitations of protein structure. Prediction tests for 200 nonhomological proteins with different lengths are conducted and the results verify the effectiveness of the algorithm.

Key words: artificial intelligence, protein contact maps, immune algorithm, clonal selection algorithm, amino acids&prime, hydrophobicity

中图分类号: 

  • TP183
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