蛋白质分类与基因表达编程算法研究

### 蛋白质分类与基因表达编程算法研究 在生物信息学领域，蛋白质分类是一项重要的研究任务，它有助于我们理解蛋白质的功能和结构。本文将介绍两种不同的研究方向，一是关于蛋白质分类的混合进化方法，二是基于基因表达编程（GEP）诱导的集成分类器。 #### 蛋白质分类的混合进化方法 在蛋白质分类研究中，提出了一种混合遗传编程/遗传算法系统（HEADMOP），旨在对未知功能的蛋白质进行自动功能分类。该系统使用从蛋白质数据库中提取的酶数据集进行评估。 ##### 处理时间比较 对GAMDI和HEADMOP的计算时间进行了比较，结果如下表所示： | 酶类级别 | GAMDI（hr:min） | HEADMOP（hr:min） | | --- | --- | --- | | EC.X | 03:42 | 0:39 | | EC.X.X | 10:04 | 0:30 | | EC.X.X.X | 16:06 | 1:04 | | EC.X.X.X.X | 19:34 | 0:57 | 从表中可以看出，HEADMOP的速度明显快于GAMDI。在本项目使用的酶数据集情况下，算法处理时间的差异并不关键，因为GAMDI最长的运行时间也小于一天。但在更大的数据集上，GAMDI的长处理时间可能会成为其使用的严重限制，而HEADMOP似乎更适合处理大规模数据集。 ##### 系统评估 HEADMOP返回的解决方案由一组规则组成，每个规则使用逻辑运算符组合一组基序，并为满足该规则的所有酶预测特定类别。为了评估系统的有效性，采用了两种不同的方法： - **独立分类算法**：将HEADMOP作为独立的分类算法，同时使用进化出的基序集和组合基序的逻辑运算符来预测酶的类别。 - **属性构造算法**：仅使用HEADMOP发现的基序作为属性，由基于决策树的标准分类算法J48进行分类。 将这两种方法的结果与之前使用GA（GAMDI）的工作结果进行比较。GAMDI仅进化基序，不进化组合基序的逻辑运算符。实验结果表明，在将HEADMOP作为独立分类算法与使用GAMDI发现的基序的J48进行比较时，没有明显的优劣之分；但使用HEADMOP发现的基序的J48结果明显优于使用GAMDI发现的基序的J48结果。这表明混合GP/GA系统在个体叶节点中进化出了良好的基序集，但通过内部节点中的逻辑运算符组合这些基序的效果并不完全理想，未来需要进一步研究。 mermaid格式流程图展示HEADMOP评估流程： ```mermaid graph LR A[酶数据集] --> B[HEADMOP系统] B --> C1[独立分类算法] B --> C2[属性构造算法] C1 --> D1[预测酶类别] C2 --> D2[J48分类] D1 --> E[结果评估] D2 --> E ``` #### 基于基因表达编程的集成分类器 基因表达编程（GEP）是一种自动编程方法，可用于设计决策树，因此是解决分类问题的自然工具。本文提出了四种基于GEP诱导的集成分类器算法。 ##### GEP基本原理 GEP中，计算机程序表示为固定长度的线性字符串（染色体），在后续的适应度评估中可表示为不同大小和形状的表达式树。每个染色体由一个基因组成，分为头部和尾部两部分。头部大小由用户确定，尾部大小根据函数集的最大元数计算。终端集包