【摘 要】
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近年来,随着计算机技术的发展和生物大分子数据的爆发式增长,将数学理论、计算机算法应用到生物学研究当中的趋势越发明显,对机器学习算法预测蛋白质相互作用的研究也在逐年增多。在此背景下,本文研究了机器学习的一个重要分支——神经网络在蛋白质相互作用预测中的应用,并提出了一个预测蛋白质相互作用的新模型——IT-Ens BPNN,并通过实验验证在酿酒酵母数据集和人类数据集上分别达到了93.64%和97.55%
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近年来,随着计算机技术的发展和生物大分子数据的爆发式增长,将数学理论、计算机算法应用到生物学研究当中的趋势越发明显,对机器学习算法预测蛋白质相互作用的研究也在逐年增多。在此背景下,本文研究了机器学习的一个重要分支——神经网络在蛋白质相互作用预测中的应用,并提出了一个预测蛋白质相互作用的新模型——IT-Ens BPNN,并通过实验验证在酿酒酵母数据集和人类数据集上分别达到了93.64%和97.55%的平均正确率。首先,第一章介绍蛋白质相互作用研究的背景与历史,指出利用机器学习方法研究蛋白质相互作用的意义,以及分析蛋白质相互作用领域的研究现状。接下来在第二章介绍了预测模型中的第一步,即数据预处理,本文首先提出一个新的编码方式——积分变换编码,将原始的蛋白质氨基酸序列转化为等长的数字序列。然后通过数据降维算法将高维数据变为分类器可运行的低维数据,在这里本文详细介绍了基于期望最大化算法的因子分析法,并且给出了两个定理及证明作为对因子分析法的关键流程的说明。本文的第三章则给出了预测模型的第二步,也是蛋白质相互作用预测模型的关键,即集成神经网络分类器的构建。这一章首先介绍人工神经网络的基本知识,将神经网络的构成单元,损失函数,优化算法等写成统一的数学格式,然后介绍基于随机权值平均的集成方式和基于不确定程度的结果集成方式,进而形成我们需要的集成神经网络模型。最后一章与结论着重展示预测模型在数据集上的预测结果,并基于这些结果对本文提出的预测模型的性能进行一个详细的分析。此部分首先介绍本文中用以评价预测模型性能的各种指标与图形曲线,再以图表的形式直观展现此模型中编码器相对于传统编码方法的优秀性能,以及此模型中分类器相对于其它经典分类器的优势。在最后则给出了本文研究的创新之处、不足,以及对未来研究方向的展望等。
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