项目名称: 蛋白质-配体绑定区域预测的特征抽取及学习算法研究

项目编号: No.61373062

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 於东军

作者单位: 南京理工大学

项目金额: 75万元

中文摘要: 蛋白质与其他生物分子(配体)之间的互相作用在生命过程中普遍存在并且不可或缺。准确识别出蛋白质与配体之间的相互作用区域,对于理解蛋白质的功能、分析生物分子之间的相互关系、指导药物设计等具有重要的指导意义。随着蛋白质数据的海量呈现,研发高效可靠的智能方法来进行蛋白质-配体绑定区域预测成为迫切需要。本项目在分析现有预测模型存在不足和瓶颈的基础上,从特征抽取和模型学习算法两个层面展开系统研究,以进一步提高蛋白质-配体绑定预测方法的可靠性和可用性。具体研究内容包括:蛋白质进化图象的稀疏特征抽取、蛋白质多视角特征差异性分析及抽取、配体特异性预测模型、增量式预测模型以及可解释性预测模型。本研究旨在为生物学及相关研究人员提供理论依据充分、实用性强、具有良好可解释性的应用系统,亦是对蛋白质生物计算领域的丰富与发展,有助于进一步推动生物信息学的发展。

中文关键词: 蛋白质-配体绑定;绑定区域预测;多视角特征抽取;不平衡学习;多标签学习

英文摘要: Protein-ligand interactions are ubiquitous and play important roles in a wide variety of biological processes. Accurately identifying the protein-ligand binding sites or pockets is of significant importance for understanding the protein function, analyzin

英文关键词: Protein-Ligand Binding;Binding Site Prediction;Multi-View Feature Extraction;Imbalanced Learning;Multi-label Learning

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