基于粗糙集的蛋白质结构分类新方法

"基于粗糙集的蛋白质结构分类属性筛选" 本文主要探讨了一种利用粗糙集理论来筛选蛋白质结构分类属性的方法，旨在提高蛋白质结构分类的准确性。在蛋白质结构分析中，正确分类是至关重要的，因为它有助于理解蛋白质的功能、结构与进化关系。粗糙集是一种处理不确定性和不完整信息的数学工具，特别适用于特征选择和数据简化。 首先，该研究使用多结构比对工具MAMMOTH-mult来获取蛋白质结构的条件属性值。MAMMOTH是一款强大的分子比较工具，能够比较蛋白质的三维结构，帮助识别相似性，这对于理解蛋白质之间的关系至关重要。通过比对，可以得到不同蛋白质结构间的相似度信息，这些信息构成了属性筛选的基础。 接着，针对分辨矩阵中的元素特性，研究提出了分辨矩阵简化方法。分辨矩阵是粗糙集理论中的核心概念，用于表示属性与类别的关系。简化方法旨在减少矩阵中的冗余信息，提高计算效率，同时保持对原始数据的分类能力。此外，还提出了一种改进的属性约简方法，该方法能够找出对分类最具影响力的关键属性，剔除不必要或冗余的属性，降低数据复杂性，提高分类性能。 实验部分，研究使用了SCOP（Structural Classification of Proteins）1.71数据库中35个结构信息完整的家族数据集。SCOP是一个广泛使用的蛋白质结构数据库，它按照结构和进化关系对蛋白质进行分类。通过应用所提方法，研究得到了%STRCTCORE和%LOOSECORE两个关键的蛋白质分类属性。这两个属性可能分别代表蛋白质的核心稳定区域和较为松散的部分，对蛋白质结构的分类具有重要意义。 实验结果显示，%STRCTCORE和%LOOSECORE这两个属性可以有效地作为分类标准。通过分析d1a0fa1与35个蛋白质家族以及46626家族与35个结构的比对结果散点图，可以观察到这两个属性对于区分不同蛋白质结构的分类效果。这表明，基于粗糙集的属性筛选方法能为蛋白质结构分类提供客观且准确的依据。 总结来说，这项研究创新性地应用粗糙集理论于蛋白质结构分类，通过多结构比对和属性约简技术，找到了决定性的分类属性，为蛋白质结构的研究提供了新的思路。这种方法不仅有助于蛋白质功能预测，也为药物设计和生物信息学分析提供了有力的工具。