基于多层功能结构的谷物蛋白质功能预测

摘要：

为使研究人员可以更加便捷、准确地选择功能蛋白质,更高效完成谷物功能性食品的研发与创新,该研究提出基于多层功能结构的谷物蛋白质功能预测方法.该研究首先构建多种谷物数据共建的大规模相互作用网络,通过集群的功能特征与未知蛋白的交互作用探寻未知蛋白的相关功能;其次,定义新的蛋白质权重与语义相似度、功能层级权重来确定蛋白质可能具有的功能;最后,通过评分机制辅助完成谷物蛋白质功能的预测结果的判定.试验结果表明,该研究提出的预测方法使预测的功能具有层级性的特点,并且可获得指定功能蛋白质;对功能类别FunCat(functional catelogue)前二层的谷物蛋白质功能预测平均准确率达到85％以上,且能完成对蛋白质的第五层、第六层功能的预测;层级结构的可回溯性使得预测结果差的功能返回至上层功能,并达到降低假阳性的概率、提高算法整体的预测准确率的效果.该研究结果可为功能类食品、药品的研发提供参考.

关键词：蛋白质、功能、预测、谷物、蛋白质语义、层级功能蛋白、蛋白质相互作用网络

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;内蒙古自治区科技重大专项

在线出版日期：2023-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：261-268