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user: 3. 特征选取 3.1. 三阅读框下3-mer mRNA序列信息 mRNA由DNA转录而来，携带着重要的遗传信息，其中最基本的信息就是序列信息。mRNA序列中包含了不同大小、形状和化学性质的四种碱基：胞嘧啶(C)、鸟嘌呤(G)、腺嘌呤(A)和尿嘧啶(U)，3-mer序列信息是指序列中任意三个相邻的碱基。对于一条序列，由起始位点开始统计三联体，有三种阅读框(由W1，W2，W3表示)，取一个细胞凋亡蛋白质(图1)对应的mRNA作为例子： ATGTCGGGACCCGTGCCAAGCAGGGCCAGAGTTTACACAGATGTTAATACACACAGACCT...... 第一个阅读框(W1)，3-mer序列信息：ATG TCG GGA CCC GTG CCA AGC AGG GCC ...... 第二个阅读框(W2)，3-mer序列信息：TGT CGG GAC CCG TGC CAA GCA GGG CCA ...... 第三个阅读框(W3)，3-mer序列信息：GTC GGG ACC CGT GCC AAG CAG GGC CAG ...... 任一序列的三阅读框3-mer序列频数表示为公式(1) (2) (1) (2) 其中 表示第k个阅读框中第i个三联体出现的频数。 3.2. mRNA二级结构–序列模式信息 研究表明，mRNA的功能与其结构密切相关，为了使mRNA结构信息可以作为机器学习的特征参数，我们使用RNAfold软件 [ 5 ] 来预测mRNA的二级结构，二级结构的预测结果是以点或括号“ . 或 ( ) ”表示的。“( )”表示配对的碱基，形成茎结构；“.”表示不配对的碱基，形成单链或环结构。在本文中，为了计算方便对“(”和“)”不加以区分 [ 4 ] 。给出任一条mRNA序列，结构–序列模式信息可由二级结构预测图和相邻的三个碱基中中间的碱基表示。64种三联体可约化为32种(4 × 23)组合，即：A(((、A((.、A(..、A...、A.((、A.(.、A..(、A.((、U(((、U((.、U(..、U...、U.((、U.(.、U..(、U.((、G(((、G((.、G(..、G...、G.((、G.(.、G..(、G.((、C(((、C((.、C(..、C...、C.((、C.(.、C..(、C.((。我们将这种三联体结构片段的频数作为结构–序列模式的特征参数。 3.3. 物理化学性质 AAIndex database [ 8 ] 由AAindex1、AAindex2两部分组成，其中的AAindex1是氨基酸指数(amino acid indexes)表，这些指数是将氨基酸不同物理化学和生物学性质量化后的数据，目前共搜集了544种氨基酸指数。本文采用了其中九种物理化学性质 [ 6 ] [ 7 ] ，分别是Hydrophilicity value (亲水性值)、Mean polarity (平均极性)、Isoelectric point (氨基酸等电点)、Refractivity (折射率)、Average flexibility indices (平均灵活性指标)、Average volume of buried residue (埋藏残基的平均体积)、Electron-ion interaction potential values (电子离子相互作用势值)、Transfer free energy to surface (转换到表面的自由能)、Consensus normalized hydrophobicity (标准化后的疏水性)，利用同一蛋白质序列中不同距离的氨基酸残基之间存在的相互作用，获得更多的预测信息。九种物理化学性质见表1，这些信息均来自AAIndex database [ 8 ] 。首先，用标准化后的氨基酸指数(amino acid indexes)表示序列中的每一个氨基酸残基，氨基酸指数同样提取于AAIndex database，利用公式(3)对第i种氨基酸指数进行标准化。这种方式已被Chou等人用于物理化学性质的标准化 [ 9 ] - [ 11 ] 。 (3) (4) (5) 标准化后，每一种特性变成了一组新的20个数字。对于第i种特性，任一条蛋白质序列可以表示为 ，其中L为序列长度， ( )是序列中第k个氨基酸残基的第i种特性的标准化值，然后利用等式(6)计算自相关函数的值。 (6) (7) 其中，T是一个常数。 通过计算得到的每一种特性的特征向量，都包含该条序列中不同距离的氨基酸残基间的相互作用关系。物理化学特性参数向量可表示为公式(8)： (8) 3.4. 氨基酸黏性信息Stickiness of AAs 在生物体中存在着大量的蛋白质，其中功能性蛋白质的两两相互作用 [ 12 ] [ 13 ] 是很少的，而非功能性的、随机的蛋白质相互作用有很多。某些细胞特性有助于减少非功能性蛋白质的相互作用。基于蛋白质相互作用面和蛋白质表面溶剂可及性的氨基酸残基频数，氨基酸黏性(stickiness)可以被定义为 [ 14 ] ： (9) 其中f AA(interface) 代表蛋白质相互作用界面(interface)的氨基酸频数，f AA(surface) 代表蛋白质表面(surface)的氨基酸的频数。Levy通过大量的分析发现蛋白质表面黏性的变化可能与它的亚细胞位置有关 [ 14 ] 。通过公式统计氨基酸黏性值，结果见表2 [ 14 ] 。 Petersen [ 15 ] 等人开发了网站Net Surf P (http:// www.cbs.dtu.dk/ ser vic es/NetSurfP-1.1/)，通过网站提交任务可预测蛋白质的表面位置信息，相对表面溶剂可及性(RSA)，绝对表面溶剂可及性，RSA的z-fit值，α螺旋概率，β折叠概率和无规卷曲概率。利用这些预测结果，每条蛋白质序列可以构建成一个向量(10)： Table 1 The 9 physicochemical propertie Properties description Reference Hydrophilicity value Hopp-Woods (1981) Mean polarity Radzicka-Wolfenden (1988) Isoelectric point Zimmerman et al. (1968) Refractivity McMeekin et al. (1964) Average flexibility indices Bhaskaran-Ponnuswamy (1988) Average volume of buried residue Chothia (1975) Electron-ion interaction potential values Cosic (1994) Transfer free energy to surface Bull-Breese (1974) Consensus normalized hydrophobicity Eisenberg (1984) 表1. 9种物理化学性质 Table 2 The stickiness index of amino acid amino acid (氨基酸) stickiness index (氨基酸黏性) amino acid (氨基酸) stickiness index (氨基酸黏性) A 0.0062 M 1.0124 C 1.0372 N −0.2693 D −0.7485 P −0.1799 E −0.7893 Q −0.4114 F 1.2727 R −0.0876 G −0.1771 S 0.1376 H 0.1204 T 0.1031 I 1.1109 V 0.7599 K −101806 W 0.7925 L 0.9138 Y 0.8806 表2. 氨基酸黏性 (10) L为序列长度，A为蛋白质序列中的氨基酸残基，Sr为RSA，Sa为绝对溶剂可及性，Z为RSA的z-fit值。根据表2，用氨基酸黏性值S代替公式(10)中的A j ，得到向量(11)。 (11) 然后利用自相关方程(12)计算各个预测信息，特征参数向量表示为公式(13)： (12) (13) 3.5. 进化信息(PSSM) 本文通过本地运行PSI-BLAST [ 16 ] 程序，用细胞凋亡蛋白质数据集中的每条序列与nr数据库(released on 04 2016)中的序列进行比对和评价。设置E-value值为0.001，经过三次迭代搜索，获得数据集中每条蛋白质序列的同源序列，构建位置特异性得分矩阵(position-specific scoring matrix， PSSM)，提取蛋白质进化的保守信息 [ 17 ] 。首先将矩阵以行为单位利用公式(14)进行标准化， (14) 其中 是由PSI-BLAST直接得到的得分， 是二十种氨基酸的平均值， 是标准差，L为序列长度。 对于一条序列长度为L的蛋白质P，标准化后的PSSM矩阵(15)可以表示为： (15) 为了利用该序列顺序的信息，采用自相关函数(16)来得到特征参数向量(17) (16) (17)