机器学习_Protein Data Data Set(蛋白质数据数据集)
PIR蛋白质序列数据库
• 2. iProClass-蛋白质知识整合数据库
• iProClass（/iproclass/）
提供来自90多个生物学数据库的大量整合数据，包
括蛋白ID图谱服务、UniProtKB编注蛋白质摘要描
述和筛选UnParc数据库的蛋白质序列。使用 iProClass可以检索最新的蛋白质综合信息，包括： 功能、转导通路、相互作用、家族分类、基因和基 因组、功能注释标准体系（ontology）、文献和分
UniProt数据库的构成
• UniProt数据库
UniProt知识库（UniProtKB） UniProt档案（UniParc） UniProt参考资料库（UniRef） UniProt元基因组学 环境微生物序列数据库（UniMES）
19
1.UniProt知识库（UniProtKB）
• UniProt知识库是一个专家级的数据库，它 可以通过与其它资源进行交互查找的方式 为用户提供一个有关目的蛋白质的全面的 综合信息。UniProtKB包括两个组成部分： UniProtKB/Swiss-Prot UniProtKB/TrEMBL。
PIR 蛋白质序列数据库
（)
PIR的产生
• PIR（Protein Information resouce,蛋白质 数据库）的出现先于核酸数据库。在1960 年左右，Dayhoff和其同事们搜集了当时所 有已知的氨基酸序列，编著了《蛋白质序 列与结构图册》。从这本图册中的数据， 演化为后来的蛋白质信息资源数据库。
21
UniProtKB/TrEMBL
• UniProtKB/TrEMBL收录的则是高质量的经计算 机分析后进行自动注释和分类的序列。计算机辅 助注释使用的是Spearmint规则，而人工注释依 据的则是蛋白质家族规则，包括HAMAP家族规 则（HAMAP family rules）、RuleBase规则、 PIRSF分类命名规则以及位点规则。 UniProtKB/TrEMBL还收录了所有EMBL-Bank/ GenBank/DDBJ核酸序列数据库中的编码序列的 翻译后蛋白质序列和来自拟南芥信息资源库 （TAIR）、SGD和人类Ensembl数据库中序列 的翻译后蛋白质序列。
基于机器学习的药物筛选的QSAR模型构建
基于机器学习的药物筛选的QSAR模型构建基于机器学习的药物筛选的QSAR模型构建摘要QSAR是指用化学结构信息和活性数据的定量关系描述方法，为药物筛选提供了有效的方法。
本文以药物筛选为目标，基于机器学习方法构建QSAR模型，实现对蛋白质和小分子化合物的活性预测。
首先，分析药物筛选中活性评价指标的类型和采集方法，并介绍QSAR模型的原理。
然后对机器学习算法进行比较和评估，选择了随机森林算法作为建立模型的基础。
接着，利用元学习的思想，进行变量选择，并建立了QSAR模型。
最后，通过实验数据的验证，验证了所建立的QSAR模型的可用性和有效性。
关键词：药物筛选； QSAR模型；机器学习；随机森林；变量选择AbstractQSAR refers to quantitative methods of describing the relationship between chemical structure information and activity data, which provides an effective method for drug screening. Based on machine learning methods, this paper constructs QSAR models for protein and small molecule compound activity prediction. Firstly, the types and collection methods of activity evaluation indexes in drug screening are analyzed, and the principle of QSAR model is introduced. Then, machine learning algorithms are compared and evaluated, and the random forest algorithm is selected as the basis for building the model. Next, using the idea of meta-learning, variable selection is carried out and a QSAR model is established. Finally, through the verification of experimental data, the usability and effectiveness of theestablished QSAR model are demonstrated.Keywords: drug screening; QSAR model; machine learning; random forest; variable selection引言药物研究是指发现新的药物候选分子，以及评估它们的活性并确定它们是否安全和有效的过程。
人工智能蛋白质设计(3篇)
第1篇随着人工智能技术的飞速发展，其应用领域逐渐拓宽，生物科技领域也不例外。
在众多生物科技领域的研究中，人工智能在蛋白质设计方面的应用备受关注。
蛋白质是生命活动的物质基础，具有多种功能，如催化、传递信号、构成细胞骨架等。
因此，蛋白质的设计与合成对于理解生命现象、开发新型药物以及生物材料等方面具有重要意义。
本文将介绍人工智能在蛋白质设计领域的应用，探讨其发展趋势及其带来的挑战。
一、人工智能蛋白质设计概述1. 蛋白质设计的背景蛋白质是生物体内最重要的生物大分子，由氨基酸组成。
蛋白质的功能与其结构密切相关，因此，蛋白质的设计与合成一直是生物科技领域的研究热点。
传统的蛋白质设计方法主要依赖于实验手段，如X射线晶体学、核磁共振等，但这些方法耗时费力，且成本较高。
2. 人工智能在蛋白质设计中的应用近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在蛋白质设计领域的应用逐渐显现。
人工智能可以模拟蛋白质的折叠、稳定性和功能，从而预测蛋白质的设计。
目前，人工智能在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构预测：通过人工智能算法，如深度学习、遗传算法等，可以预测蛋白质的三维结构。
（2）蛋白质功能预测：利用人工智能技术，可以预测蛋白质的功能，为药物设计提供理论依据。
（3）蛋白质工程：通过人工智能技术，可以设计具有特定功能的蛋白质，如酶、抗体等。
二、人工智能蛋白质设计的方法1. 深度学习深度学习是人工智能领域的一个重要分支，其在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构预测：通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以预测蛋白质的三维结构。
（2）蛋白质功能预测：利用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）、图神经网络（GNN）等，可以预测蛋白质的功能。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传变异的优化算法，在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构优化：通过遗传算法，可以优化蛋白质的结构，使其具有更高的稳定性。
生物信息研究中常用蛋白质数据库的总结
生物信息研究中常用蛋白质数据库简述内蒙古工业大学理学院呼和浩特孙利霞2010.1.5摘要：在后基因组时代生物信息学的研究当中，离不开各种生物信息学数据库。
尤其在蛋白质从序列到功能的研究当中，目前各种行之有效的方法都是基于各种层次和结构的蛋白质数据库。
随着计算机技术及网络技术的发展，目前的蛋白质数据库不论是所包含数据量还是功能都日新月异，新的数据库层出不穷。
一个新手面对如此浩瀚的数据量往往无从下手。
本文粗浅地为目前蛋白质数据库的使用勾画出一个轮廓，作为自己蛋白质研究入门的一个引导。
关键词：蛋白质；数据库0 引言随着科技的发展，个人的知识往往赶不上快速膨胀的信息量，人们为了解决这个问题，便创建了形形色色的数据库。
蛋白质数据库是指：在蛋白质研究领域根据实际需要，对蛋白质序列、蛋白质结构以及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释，构建出具有特殊生物学意义和专门用途的数据库。
蛋白质数据库总体上可分为两大类：蛋白质序列数据库和蛋白质结构数据库，蛋白质序列数据库来自序列测定，结构数据库来自X-衍射和核磁共振结构测定（详见图1）。
这些数据库是分子生物信息学的基本数据资源。
上世纪90年代，我国从事蛋白质研究的学者使用的蛋白质数据库储存介质还是国外实验室发布的激光光盘[1]。
信息的传播储存甚为不便。
随着蛋白质研究的发展飞快，同时伴随着计算机和因特网发展，蛋白质数据库的储存传播方式也发生的巨大的变化。
进入21世纪后，我们所用的各种蛋白质数据库都发展成为存储在网络服务器上，基于“服务器—客户机”的访问查询方式。
伴随着计算机及物理测试技术的发展数据库的容量和功能成数量级膨胀。
但是面对如此浩瀚的数据，新手往往感到无从下手，在需要时找不到自己需要的合适数据库。
本文从目前蛋白质数据库建立的的逻辑层次出发，系统地简绍了常用蛋白质数据的概况，它们的查询方法以及它们相互之间的联系。
同时尽量不涉及数据库建设和维护方面的计算机和网络这些数据库底层的技术，为蛋白质研究的入门者及对蛋白质感兴趣的人员的一个引导。
大学生生物信息学考试模拟题及解析
大学生生物信息学考试模拟题及解析一、单选题（每题 3 分，共 30 分）1、生物信息学中，用于分析 DNA 序列的常见软件是（）A BLASTB ClustalWC Primer PremierD MEGA2、以下哪种数据库主要存储蛋白质结构信息（）A GenBankB PDBC UniProtD SWISSPROT3、在基因预测中，开放阅读框（ORF）是指（）A 从起始密码子到终止密码子的一段序列B 具有特定功能的一段基因序列C 编码蛋白质的基因序列D 以上都不对4、进行系统发育分析时，常用的构建进化树的方法是（）A 邻接法B 最大简约法C 最大似然法D 以上都是5、以下哪种算法常用于序列比对（）A 动态规划算法B 贪心算法C 分治法D 回溯算法6、生物信息学中，用于分析基因表达数据的常用方法是（）A 聚类分析B 回归分析C 方差分析D 以上都是7、以下哪个不是常见的生物信息学文件格式（）A FASTAB GenBankC PDBD CSV8、在蛋白质序列分析中，用于预测蛋白质二级结构的方法是（）A 同源建模B 从头预测C 基于机器学习的方法D 以上都是9、进行基因功能注释时，常用的数据库是（）A GOB KEGGC ReactomeD 以上都是10、以下哪种技术可以用于大规模测序（）A Sanger 测序B 二代测序C 三代测序D 以上都是答案及解析：1、答案：A解析：BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是用于比较生物序列相似性的工具，常用于分析 DNA 序列。
ClustalW 主要用于多序列比对；Primer Premier 常用于设计引物；MEGA 用于构建进化树。
2、答案：B解析：PDB（Protein Data Bank）是主要存储蛋白质结构信息的数据库。
GenBank 主要存储核酸序列；UniProt 和 SWISSPROT 主要存储蛋白质序列信息。
蛋白质序列数据库
2 作者
▪ 数据或文章的作者是系统联系相关数据和科学研究的关键 因素；
▪ GenBank数据库的作者的输入全称姓和名的首字母
3 文章
▪ 最常见的生物科学文献是期刊文献，对于生物数据库的引用格式缺省 是期刊文献
▪ 文章也可出现在书、手稿及电子期刊上。 ▪ 期刊名、年份、文章的首页以及文章作者的姓
4 专利权
属性。
5 序列描述:
是在生物和（或）生物文献的上下文中描述一个生 物序列或生物序列集；
生物源（BioSource）－来源生物的信息； 分子信息（MolInfo）－－描述器指示分子类型，如基因，
mRNA，EST，肽链信息。
蛋白质数据分析
由于传统的用X光晶体衍射和核磁共振 技术测定蛋白质的三维结构、用生化方法 研究蛋白质功能的效率不高，无法适应由 基因组测序所带来的蛋白质序列数量飞速 增长的需要，近年来，许多科学家致力于 用理论计算的方法预测蛋白质的三维结构 和功能，提高蛋白质功能研究的效率，并 取得了一定的成果。
▪ 2个大写字母（分：基因信息号，核酸序列和蛋白质序列均有gi号； ▪ gi的来源：由源数据库提供；序列仅当其完整地被提交公
共数据库处理后，才最终达到一个序列号和一个gi号； ▪ 位置：在VERSION行中，版本号，gi号 ▪ 修改记录时，新记录与原先记录不同时（哪怕是一个碱基
a. 所有序列条目都经过有经验的分子生物学家和蛋白 质化学家通过计算机工具并查阅有关文献资料仔细核 实。
生物信息学题库 -精校+整理
生物信息学题库一、名词解释1、生物信息学:生物分子信息的获取、存贮、分析和利用;以数学为基础，应用计算机技术，研究生物学数据的科学。
2、相似性(similarity):相似性是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同DNA 碱基或氨基酸残基顺序所占比例的高低。
3、同源性(homolo gy):生物进化过程中源于同一祖先的分支之间的关系。
4、BLAST(Basic Local Alignment Search Tool):基本局部比对搜索工具，用于相似性搜索的工具，对需要进行检索的序列与数据库中的每个序列做相似性比较。
5、HMM隐马尔可夫模型:是蛋白质结构域家族序列的一种严格的统计模型，包括序列的匹配，插入和缺失状态，并根据每种状态的概率分布和状态间的相互转换来生成蛋白质序列。
6、一级数据库:一级数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释(投稿文章首先要将核苷酸序列或蛋白质序列提交到相应的数据库中)7、二级数据库:对原始生物分子数据进行整理、分类的结果，是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定的应用目标而建立的。
8、GenBank:是具有目录和生物学注释的核酸序列综合公共数据库，由NCBI构建和维护。
9、EMBL: EMBL实验室：欧洲分子生物学实验室。
EMBL 数据库：是非盈利性学术组织EMBL建立的综合性数据库，EMBL 核酸数据库是欧洲最重要的核酸序列数据库，它定期地与美国的GenBank、日本的DDBJ数据库中的数据进行交换，并同步更新。
10、DDBJ:日本核酸序列数据库，是亚洲唯一的核酸序列数据库。
11、Entrez:是由NCBI主持的一个数据库检索系统，它包括核酸，蛋白以及 Medline文摘数据库，在这三个数据库中建立了非常完善的联系。
12、SRS(sequence retrieval system):序列查询系统，是EBI提供的多数据库查询工具之一。
生物信息学名词解释
1.生物信息学：研究大量生物数据复杂关系的学科，其特征是多学科交叉，以互联网为媒介，数据库为载体。
利用数学知识建立各种数学模型; 利用计算机为工具对实验所得大量生物学数据进行储存、检索、处理及分析，并以生物学知识对结果进行解释。
2.二级数据库：在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来，是对生物学知识和信息的进一步的整理。
序列格式：是将DNA或者蛋白质序列表示为一个带有一些标记的核苷酸或者氨基酸字符串，大于号（>）表示一个新文件的开始，其他无特殊要求。
序列格式：是GenBank 数据库的基本信息单位，是最为广泛的生物信息学序列格式之一。
该文件格式按域划分为4个部分：第一部分包含整个记录的信息（描述符）；第二部分包含注释；第三部分是引文区，提供了这个记录的科学依据；第四部分是核苷酸序列本身，以“询序列（query sequence）：也称被检索序列，用来在数据库中检索并进行相似性比较的序列。
P988.打分矩阵（scoring matrix）：在相似性检索中对序列两两比对的质量评估方法。
包括基于理论（如考虑核酸和氨基酸之间的类似性）和实际进化距离（如PAM）两类方法。
P299.空位（gap）：在序列比对时，由于序列长度不同，需要插入一个或几个位点以取得最佳比对结果，这样在其中一序列上产生中断现象，这些中断的位点称为空位。
P2910.空位罚分：空位罚分是为了补偿插入和缺失对序列相似性的影响，序列中的空位的引入不代表真正的进化事件，所以要对其进行罚分，空位罚分的多少直接影响对比的结果。
P37值：衡量序列之间相似性是否显著的期望值。
E值大小说明了可以找到与查询序列（query）相匹配的随机或无关序列的概率，E值越接近零，越不可能找到其他匹配序列，E值越小意味着序列的相似性偶然发生的机会越小，也即相似性越能反映真实的生物学意义。
P9512.低复杂度区域：BLAST搜索的过滤选项。
指序列中包含的重复度高的区域，如poly（A）。