基于主成分分析優(yōu)化參數(shù)預測水解酶的亞類

王瑩 程薇薇

摘 要：本文基于前人建立的數(shù)據(jù)庫，以氨基酸組分、氨基酸緊鄰組分、預測的二級結(jié)構(gòu)、低頻功率譜密度值和MEME模體及功能模體頻數(shù)組成向量來表示序列信息，用主成分分析對序列向量進行分析，選取20個主要成分。將每條序列由20維向量來表示。用SVM算法對水解酶的亞類分別進行分類預測，在Jack-knife檢驗下的預測總精度為96.9%。

關(guān)鍵詞：SVM算法 主成分分析 水解酶 模體

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2018）01（a）-0143-02

酶是一種生物催化劑，存活在細胞中，影響著細胞生長、代謝等生命過程的化學反應[1]近些年，許多研究者通過利用生物信息學建立了相應的酶序列的數(shù)據(jù)庫，并通過分類預測算法及酶序列的相關(guān)特征建立數(shù)學模型對酶的家族類及其亞類的研究上取得了較好的預測結(jié)果。隨著酶序列的相關(guān)特征的增多，用來表示序列的向量維數(shù)也相應的增加，急需對其進行優(yōu)化，降低向量的維數(shù)，以提高預測的總精度。因此，本文將用主成分分析的方法來降低序列特征的維數(shù)，得到較好的預測精度。

1 數(shù)據(jù)庫和方法

1.1 數(shù)據(jù)庫

本文選取2011年由我們小組構(gòu)建和整理新數(shù)據(jù)庫，其中水解酶5個亞類共4498條序列。

1.2 特征參數(shù)

1.2.1 氨基酸組分

蛋白質(zhì)序列都是由20種基本的氨基酸組成的。并反映了序列的全局信息。前人的研究表明，不同類的酶序列的氨基酸有一定的差異。因此，本文選用氨基酸組分的信息（A）作為參數(shù)，來表示酶的序列信息。我們可以將一條酶序列替換為一個20維的向量。

1.2.2 氨基酸緊鄰組分

本文用氨基酸緊鄰組分將每條酶序列用400維向量來表示，以反映序列的結(jié)構(gòu)信息。將一條酶序列替換為一個400維的向量，同上一個參數(shù)。

1.2.3 預測的二級結(jié)構(gòu)

對于蛋白質(zhì)分子來說，它不僅只具有一級結(jié)構(gòu)，還有二級結(jié)構(gòu)等。而二級結(jié)構(gòu)反映其空間結(jié)構(gòu)信息。因此，本文選取預測的二級結(jié)構(gòu)信息（P）作為特征參數(shù)。

本文所使用的二級結(jié)構(gòu)信息是PSIpred（Position Specific Iterated pred）軟件[2]。對于一條酶序列，我們用一個3維的向量來表示3種二級結(jié)構(gòu)在該序列中出現(xiàn)的頻數(shù)。

1.2.4 低頻功率譜密度值（F）

功率譜密度可以反映蛋白質(zhì)序列的次序信息，本文將用其作為參數(shù)取得了較好的預測效果[3]，功率譜密度值的提取方法如下[4]。

（1）將酶序列轉(zhuǎn)為成數(shù)字序列。

由于酶具有強疏水性，因此我們使用疏水值作為參數(shù)[6]，使得每條酶序列變成數(shù)字序列。

（2）離散傅里葉變換。

酶序列數(shù)字化后，對它進行離散傅里葉變換，具體公式如下：

1≤k≤L

（3）提取功率譜密度值：，其中T為周期。

（4）功率譜密度值的處理。

因為每條酶序列長短不同，比較和分析其特性有一定的限制，需將長度不同的酶序列變?yōu)橄嗤L度。因此，根據(jù)信號的組成特點，本文將每條酶序列都轉(zhuǎn)換成15維的向量。

1.2.5 MEME模體和功能模體

模體是刻畫蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和執(zhí)行功能的重要部分。因此，通過對模體的研究，我們就能得到該序列的功能信息及結(jié)構(gòu)特征。本文選用已被廣泛用于DNA及蛋白質(zhì)序列中模體搜索的MEME在線搜索器作為搜索工具[3]來搜索水解酶中的模體。本文限定6～15個氨基酸殘基作為模體的長度，并且每類亞類搜索5個模體類數(shù)，統(tǒng)計每條酶序列。

我們還選取PROSITE搜索得到功能模體[5]。本文將PS_scan模體搜索工具[6]用Perl語言編譯實現(xiàn)。用來搜索水解酶的亞類的蛋白質(zhì)序列中出現(xiàn)的模體。對于每一條酶序列來說，記錄模體在序列中出現(xiàn)的頻數(shù)。把PROSITE搜索得到的5種模體，再加上由MEME軟件搜索得到的統(tǒng)計模體，水解酶共得到30個模體頻數(shù)值。

1.3 主成分分析

主成分分析[5]（principal component analysis）是由Pearson在1901年提出，直到1933年得到發(fā)展。主成分分析是一種通過降維的方法把多個變量化成幾個主成分的統(tǒng)計分析方法。這些主成分可以有效地反映原始向量的絕大部分信息。

本文以氨基酸組分、氨基酸緊鄰組分、預測的二級結(jié)構(gòu)、低頻功率譜密度值和MEME模體及功能模體頻數(shù)組成向量來表示序列信息，將468維向量利用主成分分析的方法優(yōu)選出貢獻率較高的20維向量特征。因此，通過該方法每一條酶序列將由20維向量來表示。

1.4 支持向量機算法

支持向量機[4]（SVM）是一種新型分類預測方法。SVM的基本思想是將把輸入數(shù)據(jù)通過非線性映射映射到一個高維的空間，然后在找到最優(yōu)超平面，最終超平面與樣本之間的距離最大。其中最優(yōu)超平面的判別函數(shù)為：，這里是內(nèi)積核函數(shù)。本文選取徑向基核函數(shù)進行計算。

2 結(jié)語

本文基于前人建立的數(shù)據(jù)庫，以氨基酸組分、氨基酸緊鄰組分、預測的二級結(jié)構(gòu)、低頻功率譜密度值和MEME模體及功能模體頻數(shù)組成向量來表示序列信息，水解酶共得到468維向量，并用主成分分析的方法將468維向量降為20維向量，將得到的向量輸入到支持向量算法進行分類預測，在Jack-knife檢驗下進行預測，總精度依次為96.9%。其中各亞類的精度分別為98.6%、97.1%、93.7%、95.0%、97.5%。

參考文獻

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[4] Ruijia Shi，Xiuzhen.Predicting enzyme subclasses by using support vector machine with Composite vectors[A].IEEE/ACIS Intermational Conference on computer[C].2011：599-604.

[5] 許忠能.生物信息學[M].北京：清華大學出版社，2008.

[6] Castro， D.E.，Sigrist，C.J.，Gattiker，A.，et al. ScanProsite： detection of PROSITE signature matches and ProRule-associated functional and structural residues in proteins[J].Nucleic Acids Research，2009（37）：202-208.