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功能位点的预测因其在医学特别是在揭示生命奥秘、功能蛋白质组学研究方面具有重
要意义，引起了生物和医学工作者的极大关注。利用生物实验手段获取蛋白质功能位
点是非常耗时耗力的，这就要求我们借助于计算的手段从序列预测其功能位点。对于
蛋白质翻译后的磷酸化修饰位点和酶的催化活性位点的预测问题，本文提出了两个摹
于智能计算模型的预测方法。其主要内容和贡献包括：
(I)蛋白质磷酸化位点预测
蛋白质磷酸化作为翻译后修饰的一种，目前常见的预测方法主要有基于组的GPS
方法、基于Bayes决策论的PPsP方法和基于支持向量机(SVM)方法和隐马尔可犬方
法(HMM)等机器学习方法，它们基本都依赖于序列保守性特性。本文提出了融入蛋
白质结构信息的基于BP神经网络模型的预测方法。有关文献表明，磷酸化位点更倾向
于出现C(Coil)形式二级结构和B(Buried)形式三级结构。我们实验评价标准MCC
的值为O．87，优于Scansite2．0和PredPhospho预测方法。在此基础上，我们进一步提出
了两阶段神经网络模型的预测方法，第二阶段的模型去提炼第一阶段的结果，对于蛋
白激酶PKA，我们得到的灵敏度和特异性分别为93．26％和94．14％。
(2)酶的活性位点预测
酶作为一种特殊的蛋白质，对化学反应起NSn速催化作用。它的催化活性位点是
这一功能的重要参与残基。到目前为止，关于活性催化位点的预测有多序列比对方法、
计算几何方法、演化跟踪方法以及能量函数计算方法等，但是都没有给出令人满意的
结果。本文提出了基于朴素贝叶斯模型的方法，并且使用了新的残基二级结构属性，
给出了比较满意的预测精度和对间效率，灵敏度和特异性分别为：88．6％，93．7％。实
验证实了恰当的模型选择、充足的数据集以及合适的输入属性(残基属性)对提高预
测精度和时间效率都起到积极作用。
关键词：计算生物学；结构；磷酸化位点；活性位点；神经网络；贝叶斯
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