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user: 5. 结果与讨论 5.1. 预测结果比较 本文分别从mRNA和氨基酸角度提取了不同的信息对细胞凋亡蛋白质的亚细胞位置进行预测。mRNA方面分别利用了三阅读框下3-mer mRNA序列信息和mRNA二级结构–序列信息。根据三阅读框下3-mer mRNA序列信息可以构建一个192维的特征向量，mRNA二级结构–序列信息可以构造成32维的特征向量，去掉部分特异性不强的信息，得到一个23维特征向量，将这两个特征融合后进行预测。基于Jackknife检验预测结果见表3。由表3可以看出，采用mRNA单一信息时总体预测成功率分别达到63.44%和58.61%，而将mRNA序列与结构信息融合后总体预测成功率达到65.56%，比三阅读框下3-mer mRNA序列信息提高了2.12%，比mRNA二级结构–序列信息提高了6.95%。结果表明，融合序列与结构信息后预测成功率有了提高，融合序列与结构信息能够更充分的反映出mRNA的特性。 氨基酸方面选用了物理化学性质，氨基酸黏性信息，进化信息三种特性。比较发现在物理化学性质中当T = 50时预测效果最佳，在氨基酸黏性特性中同样是当κ = 50时预测效果最佳，进化信息中当λ = 1时预测效果最佳。之后，将氨基酸的三种特性选取最优变量融合称为AA hybrid，并对AA hybrid进行预测，预测结果见表4。从表4可以看出，采用物理化学性质总体预测成功率达到68.88%，氨基酸黏性信息总体预测成功率达到70.69%，进化信息比前两者更高，达到71%。将三种特性混合后总体预测成功率提高到77.34%，比单一氨基酸特性最高提高了8.46%。 由表3，表4可以观察出，多特征融合后的总体预测成功率都要高于单特征的总体预测成功率，说明多特征融合可以更加全面的刻画细胞凋亡蛋白质。 将mRNA的特性与氨基酸的特性全部融合(hybrid)，利用融合后的特性进行预测。预测结果见表5所示。观察发现，同样是基于Jackknife检验，融合mRNA信息后预测效果更佳，比单独采用mRNA特性总体预测成功率提高了16.62%，比只用氨基酸特性的总体预测成功率提高了4.84%，这就表明mRNA对于细胞凋亡蛋白亚细胞定位预测具有一定作用。 Table 3 Prediction performance of mRNA feature paramete Features (特征) Localization (位置) Sn (%) Sp (%) Acc (%) MCC OA (%) 3-mer mRNA sequence Nuclear 65.98 83.76 78.55 0.49 63.44 Membrane 72.53 87.92 83.69 0.60 Cytoplasmic 55.81 84.49 77.04 0.40 Mitochondrial 56.14 94.16 87.61 0.54 structure-sequence mode Nuclear 64.95 80.34 75.83 0.44 58.61 Membrane 61.54 88.75 81.27 0.52 Cytoplasmic 53.49 82.45 74.92 0.36 Mitochondrial 50.88 92.34 85.20 0.46 mRNA hybrid Nuclear 64.95 85.47 79.46 0.50 65.56 Membrane 73.63 89.58 85.20 0.63 Cytoplasmic 63.95 83.67 78.55 0.46 Mitochondrial 56.14 94.53 87.92 0.55 表3. mRNA特性参数预测结果 Table 4 Prediction performance of AAs feature paramete Features (特征) Localization (位置) Sn (%) Sp (%) Acc (%) MCC OA (%) physicochemical properties Nuclear 70.10 80.34 77.34 0.48 68.88 Membrane 85.71 96.67 93.66 0.84 Cytoplasmic 58.14 88.16 80.36 0.47 Mitochondrial 56.14 92.70 86.41 0.51 Stickiness of AAs Nuclear 76.29 82.05 80.36 0.56 70.69 Membrane 76.92 93.33 88.82 0.72 Cytoplasmic 63.95 91.02 83.99 0.57 Mitochondrial 61.40 93.80 88.22 0.57 PSSM Nuclear 76.29 79.49 78.55 0.53 71.00 Membrane 80.22 96.25 91.84 0.79 Cytoplasmic 62.79 86.53 80.36 0.49 Mitochondrial 59.65 97.81 91.24 0.67 AA hybrid Nuclear 79.38 88.03 85.50 0.66 77.34 Membrane 90.11 95.00 93.66 0.84 Cytoplasmic 73.26 89.39 85.20 0.62 Mitochondrial 59.65 96.72 90.33 0.63 表4. 氨基酸特性参数预测结果 Table 5 Hybrid feature under Jackknife tes Localization (位置) Sn (%) Sp (%) Acc (%) MCC OA (%) The jackknife test Nuclear 86.60 90.60 89.43 0.75 82.18 Membrane 92.31 96.67 95.47 0.89 Cytoplasmic 75.58 90.20 86.41 0.65 Mitochondrial 68.42 98.18 93.05 0.74 表5. 融合特征Jackknife检验 Table 6 The predictive accuracies for the 262 dataset and the dent datase Localization (位置) Sn (%) Sp (%) Acc (%) MCC OA (%) The 262 dataset jackknife test Nuclear 87.01 86.49 86.64 0.70 80.15 Membrane 88.89 95.79 93.89 0.85 Cytoplasmic 72.06 92.27 87.02 0.66 Mitochondrial 66.67 98.16 92.75 0.73 The Ident dataset Nuclear 75.00 92.00 87，0 0.68 78.26 Membrane 95.00 1.00 98.60 0.96 Cytoplasmic 94.00 80.00 84.10 0.67 Mitochondrial 33.00 98.00 87.00 0.46 表6. 262数据集和独立测试集预测结果 为了进一步评估算法对新序列的预测能力，本文进行了独立检验，分别从来自四个亚细胞位置的331条序列中随机挑选20%，共69条序列构成独立测试集，命名为Ident数据集。剩余的262条序列构成262数据集。采用融合特征(hybrid)作为输入参数输入SVM，262数据集的jackknife检验和Ident数据集的独立检验预测结果列于表6。观察表6发现，混合特征对262数据集具有较好的预测能力，总体预测成功率达到80.15%。对于独立测试集预测成功率达78.26%，反映出融合特征对未知细胞凋亡蛋白质也具有良好的预测能力。 5.2. 讨论 研究发现不同亚细胞位置细胞凋亡蛋白质的mRNA序列和结构具有一定的特异性。只采用氨基酸信息进行蛋白质亚细胞定位预测特征略显单一，将mRNA序列信息与二级结构信息融合后取得了更优的预测成功率。mRNA局部二级结构与其功能密切相关，结构-序列模式中三联体参数从短片段的结构和碱基种类出发考虑mRNA执行功能时的局域性，揭示出mRNA与细胞凋亡蛋白质亚细胞位置的关系。采用支持向量机的方法在Jackknife检验下取得了良好的预测结果，进行独立测试后发现算法对新序列也有较好的预测能力，这也说明所选择的特征参数能够比较有效的区分不同亚细胞位置中的细胞凋亡蛋白质。本文综合考虑了氨基酸的物理化学特性，氨基酸的黏性，进化信息，mRNA的序列信息和mRNA的二级结构信息，如果将更多的细胞凋亡蛋白质亚细胞位置的特征信息融合，更有效的提取序列中的蕴含的结构与功能信息，将对进一步提高细胞凋亡蛋白质的亚细胞定位预测有所帮助，也可能对进一步研究细胞凋亡蛋白质的功能提供一些理论依据。