高维共鸣识别——蛋白质比较的新方法

在提出的符号序列的高维数字表达以及高维傅里叶变换概念的基础上,提出了蛋白质比较的新方法——高维共鸣识别。将两种蛋白质对应的氨基酸序列转化为向量序列,分别计算它们对应的向量序列的离散傅里叶变换。据此,定义两个蛋白质序列所对应的交叉谱函数,考查交叉谱函数的信噪比,判断两种蛋白质序列的相似性或差异性。计算结果显示它是蛋白质比对的又一个有效方法,是Cosic一维共鸣识别的拓展。

数学结构的蛋白质二维数字表达及其应用

提出了蛋白质的一种二维数字表达,该表达考虑了组成蛋白质的核苷酸在DNA双螺旋结构中的对称性和密码子当中的核苷酸组成规律,使之与生物学意义相符合。Cosic′s的一维共鸣识别方法是一种数学物理模型,它使用信号处理的方法识别蛋白质序列当中包含的信息。对蛋白质的二维数字表达结合使用向量序列的傅里叶变换理论,提出高维共鸣识别方法。实验结果显示,所提出的蛋白质二维数字表达和高维共鸣识别在判别双序列的蛋白质相似性时同样有效。