分形与统计相关方法在蛋白质亚细胞定位及功能预测中的应用

项目名称： 分形与统计相关方法在蛋白质亚细胞定位及功能预测中的应用

项目编号： No.11401503

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 韩国胜

作者单位： 湘潭大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 随着生物技术的不断进步与生物信息学研究的不断深入，生物学数据每年在以指数级增长。仅仅靠既昂贵又耗时的生化实验来分析这海量级数据及其相关的生物学问题，已不太现实。为适应这种需求，研发可靠高效的计算方法和算法已迫在眉睫。分形及相关方法是非线性科学中重要的方法。分形和统计方法在生物信息问题中已广为应用。本项目重点研究分形与统计相关方法在生物信息学中的蛋白质亚细胞定位及功能预测等热点问题中的应用。我们的研究内容包括：发展一套基于分形及统计相关方法的蛋白质亚细胞定位及功能预测的方法，希望有益于相关问题的进一步研究；发展出一些有效的蛋白质序列转化的数值序列表示与稀疏网络表示方法；发展原有的非线性科学方法和统计方法，提出新的特征提取方法；挖掘与蛋白质亚细胞定位及功能预测紧密相关的特征信息；发展有效的蛋白质亚细胞定位及功能预测的多标签学习算法；构建相关问题的生物信息学平台，供研究人员使用。

中文关键词： 分形；蛋白质亚细胞定位；蛋白质功能；统计；多标签学习

英文摘要： With the development of biotechnology and bioinformatics, biological data have increased in exponential way every year. It is not really practical to analyze such mass data alone by performing expensive and time-consuming biochemical experiments. To meet

英文关键词： fractal；protein subcellular localization；protein function；statistics；multi-label learning