system: [SYSTEM]

user: 2. 方法 2.1. 数据集 本研究使用了前人构建的两个基准数据集。由Zhou和Doctor [ 5 ] 构建的ZD98数据集包含43个细胞质蛋白(cytoplasm proteins， cy)、30个膜蛋白(membrane proteins， me)、13个线粒体蛋白(mitochondrial proteins， mi)和12个其他蛋白(other proteins， oth)。第二个数据集是由Zhang等人构建的ZW225 [ 15 ] 数据集，被分为4个亚细胞位置，包含70个细胞质蛋白(cytoplasm proteins， cy)、89个膜蛋白(membrane proteins， me)、25个线粒体蛋白(mitochondrial proteins， mi)和41个细胞核蛋白(nucleoid proteins， nu)。这两个数据集中的所有蛋白质序列均从SWISS-PROT中提取(http://www.ebi.ac.uk/swissprot/)得到 [ 21 ]。虽然两个数据集的数量较少，但在以往的研究中被广泛使用。 2.2. 特征提取方法 2.2.1. 从PSSM中获取分割PSSM(SePSSM)信息 首先我们使用POSSUM网页服务器(https://possum.erc.monash.edu/) [ 22 ] 生成PSSM，BLAST程序中参数选择为uniref50数据库，3次迭代，E-value 值为0.001，得到一个L × 20的矩阵。 P P S S M = [ p 1 ， 1 p 1 ， 2 ⋯ p 1 ， 20 p 2 ， 1 p 2 ， 2 ⋯ p 2 ， 20 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ p L ， 1 p L ， 2 ⋯ p L ， 20 ] (1) 其中，L表示蛋白质序列的长度， p i ， j 表示蛋白质序列中氨基酸的进化信息。 接下来，为了从PSSM中获取更多重要信息，我们使用数学中的矩阵分块思想 [ 23 ]，对PSSM矩阵进行按行分块，分割比例为 λ 。因此一个L × 20的PSSM矩阵就被分割为 L × λ × 20 和 ( L − L × λ ) × 20 的两个子矩阵。由于只需将PSSM分割为两个子矩阵，因此对于分割比例 λ 的选取为0到1之间的任意数(0和1都表示未分割)，在实验中每次实验按比例增加0.1，因此 λ ∈ [ 0.1 ， 0.9 ] )。 最后，我们基于PsePSSM [ 24 ] 的部分思想，根据公式(2)分别计算被分割后的两个矩阵每列的平均值，以得到每一条凋亡蛋白序列对于20种氨基酸的平均突变概率。 P n ， j ¯ = 1 L n ∑ i = 1 L n p i ， j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， 20 ; n = 1 ， 2 ) (2) 其中， L n ( n = 1 ， 2 ) 为每个子矩阵的行数，即 L 1 = ⌊ L × λ ⌋ ， L 2 = ⌈ L − L × λ ⌉ ， ( λ ∈ [ 0.1 ， 0.9 ] ) 。 最终我们得到一个40维的向量，我们将之称为分割PSSM(SePSSM)。 SePSSM = ( P 1 ， 1 ¯ ， P 1 ， 2 ¯ ， ⋯ ， P 1 ， 20 ¯ ， P 2 ， 1 ¯ ， P 2 ， 2 ¯ ， ⋯ ， P 2 ， 20 ¯ ) T (3) 为了更好的理解SePSSM，我们以一条长度为1020的凋亡蛋白为例，则将得到一个1020 × 20的PSSM矩阵，下图为分割示意图如图1所示。根据这种对PSSM矩阵的分割和处理，我们将得到40维的SePSSM特征。 图1. SePSSM分割图 2.2.2. 氨基酸的物理化学性质 氨基酸(AAs)的性质是由它们的侧链决定的，而这些侧链在形状、电荷和疏水性方面有所不同。因此，蛋白质可能具有不同的结构特征和生理功能。我们使用了原子吸收光谱的七种物理化学性质，包括归一化范德华体积、极性、溶剂可及性、变化、极化性、表面张力和二级结构 [ 25 ]。根据每种物理化学性质，20种氨基酸又被分为三组。这7种理化性质及其氨基酸的划分如表1所示。 Table 1 7 kinds of physical and chemical properties and their divisio ID 物理化学性质 第一类 第二类 第三类 1 归一化范德华体积 GASCTPD NVEQIL MHKFRYW 2 极性 LIFWCMVY PATGS HQRKNED 3 溶剂可及性 ALFCGIVW RKQEND MPSTHY 4 变化 KR ANCQGHILMFPSTWYV DE 5 极化性 GASDT CPNVEQIL KMHFRYW 6 表面张力 GQDNAHR KTSEC ILMFPWYV 7 二级结构 EALMQKRH VIYCWFT GNPSD 表1. 7种物理化学性质及其划分 我们分别计算每一种物理化学性质的各类中所包含的氨基酸在蛋白质序列中出现的频率，因此每种物理化学性质将得到一个3维的特征向量。通过这七种物理化学性质，每一条凋亡蛋白序列我们将得到一个7 × 3 = 21维的特征向量。 2.3. 分类算法 提取特征后，可以使用各种分类算法来实现凋亡蛋白预测。在常用分类器中，由Vapnik提出的支持向量机表现出了很好的效果 [ 26 ]。支持向量机(Support Vector Machine)是一种按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，核心原理是找到一个分类超平面，以最大化正样本和负样本之间的距离，且利用核函数使它们在高维空间中线性可分离 [ 27 ]。SVM最初是为二分类设计的，而蛋白质亚细胞位置预测通常是个多类分类问题。但可以通过一对剩余(One vs Rest， OVR)和一对一(One vs One， OVO)等策略来实现SVM的多类分类，本文采用了前者OVR策略。由于选取不同的核函数，预测结果也会不同的。因此，本文将分别对四种常用核函数：径向基核函数(RBF)、线性核函数(linear)、sigmoid核函数(sigmoid)和和多项式核函数(poly)进行实验，以寻找最佳的核函数进行分类预测。 2.4. 评价方法 在统计学中，常见的三种检验方法为：自检验，Jackknife检验和独立集检验。Jackknife检验能得到唯一的预测结果，被认为是最客观、最严格的检验方法，且被广泛用于评价蛋白质亚细胞定位等领域中的预测性能 [ 28 ]。因此，在本文中，我们使用Jackknife检验方法和5种评价指标用于检验和评价我们所提出的预测凋亡蛋白亚细胞位置的预测模型方法。这5种评价方法是：敏感性(Sen)、F1值、马修相关系数(MCC)、准确率(ACC)和总体准确率(OA) [ 29 ]。公式如下： S e n i = T P i T P i + F N i (4) F 1 i = 2 × P r e i × S e n i P r e i + S e n i (5) M C C i = T P i × T N i − F P i × F N i ( T P i + F P i ) ( T P i + F N i ) ( F P i + T N i ) ( T N i + F N i ) (6) A C C i = T P i + T N i T P i + F N i + F P i + T N i (7) O A = ∑ i = 1 N T P i ∑ i = 1 N ( T P i + F N i )     ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， c ) (8) T P i 表示属于第i类的样本被正确分到该类的数量， F N i 表示属于第i类的样本没有正确分类到该类的数量， T N i 表示被正确的分类到非i类的样本数， F P i 表示非i类的样本错误的分类为i类的数量。 S e n i 表示数据集中第i类的预测准确率。 F 1 i 表示对数据集中第i类的鲁棒性的度量，它是敏感性( S e n i )和精度( P r e i = T P i / ( T P i + F P i ) )的调和平均值，可以避免对某些指标的性能估计过高。 M C C i 综合了不同的参数，能从整体上评价预测算法性能。 A C C i 表示第i类在所有样本中预测正确的比率。 O A i 表示一个综合指标，它反映了总体的预测准确率，其中c为数据集中的类别数。以上5个指标的取值范围都在0到1之间，指标值越接近1，表示分类性能越好，指标值越接近0，表示分类器性能越差。 本文所提出的预测模型的流程图如图2所示，预测模型的详细描述如下： · 获取序列。通过文献 [ 5 ] [ 15 ] 获得ZW225和ZD98两个数据集的氨基酸组成序列。 · 获得特征。通过POSSUM网页服务器获得两个数据集的PSSM矩阵，然后通过SePSSM方法(2.2.1节)从PSSM中获得40维的SePSSM特征，之后再与7种物化性质(2.2.2节)得到的21维特征进行融合，得到最终的61维特征。 · 预测分类。将得到的61维最终特征输入到含有不同核函数(RBF、poly、linear和sigmoid)的SVM中进行预测分类，并通过Jackknife检验得到最终的实验结果。