[发明专利]基于动态建模的阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法

说明书

本发明公开了基于动态建模的阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法，涉及生物信息学技术领域，方法包括：收集人体体液分泌蛋白质的动态样本池，构建阿尔兹海默症相关的蛋白质数据集；针对阿尔兹海默症相关蛋白质，逐一搜索其在体液蛋白质里的同源蛋白质，提取同源蛋白质的进化保守性特征和序列模式特征，分别对人体体液蛋白质和阿尔兹海默症蛋白质进行特征化描述；使用动态建模策略进行预测得到相应的预测结果。本发明采用动态建模策略对分泌蛋白质的相关数据进行深入挖掘和利用，得到了与分泌蛋白质相关的预测结果，为阿尔兹海默症的早期诊断和治疗提供了有力的理论和数据支撑。

技术领域

本发明涉及生物信息学技术领域，特别是涉及基于动态建模的阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法。

背景技术

阿尔茨海默症，俗称“老年痴呆症”，是一种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行性疾病。一系列发现表明，通过对于阿尔兹海默症引发的基因表达的蛋白质的检测和分析，有助于在该病症出现的早期就对其进行发现和干预。在众多人体蛋白质中，分泌蛋白质是一种特殊的在细胞内合成后，分泌到细胞外起作用的蛋白质。分泌性蛋白通过内分泌、旁分泌、自分泌等途径发挥作用。分泌性蛋白质可以通过人体的体液得到检测，人体的体液中包含有丰富的蛋白质信息，这些信息可以很容易被各种试剂检测到。

然而，即使能够检测到体液中的各种分泌蛋白质，目前对分泌蛋白质的数据并没有深入的应用，因而对分泌蛋白质的数据进行挖掘和利用具有非常重要的现实意义。

发明内容

本发明实施例提供了基于动态建模的阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法，可以解决现有技术中存在的问题。

本发明提供了基于动态建模的阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法，该方法包括以下步骤：

分别构建人体体液分泌蛋白质动态样本池和阿尔兹海默症蛋白质数据集；

使用动态建模策略在人体体液分泌蛋白质动态样本池中查询与阿尔兹海默症蛋白质数据集中蛋白质同源性最强或相似性最高的蛋白质，在这些蛋白质上计算特征空间和构建同源模型，得到和每种阿尔兹海默症蛋白质对应的预测结果；计算特征空间时对人体体液分泌蛋白质动态样本池中的分泌蛋白质进行特征化描述，分别构建进化保守性特征和序列模式特征，这两种特征组成特征空间。

本发明中的基于动态建模的阿尔兹海默症分泌蛋白质数据处理方法，方法包括：收集人体体液分泌蛋白质的动态样本池，构建阿尔兹海默症相关的蛋白质数据集；针对阿尔兹海默症相关蛋白质，逐一搜索其在体液蛋白质里的同源蛋白质，提取同源蛋白质的进化保守性特征和序列模式特征，分别对人体体液蛋白质和阿尔兹海默症蛋白质进行特征化描述；使用动态建模策略进行预测得到相应的预测结果。本发明采用动态建模策略对分泌蛋白质的相关数据进行深入挖掘和利用，得到了与分泌蛋白质相关的预测结果，为阿尔兹海默症的早期诊断和治疗提供了有力的理论和数据支撑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明中方法的流程图；

图2为本发明方法在测试集上的预测效果示意图；

图3为本发明方法在阿尔兹海默症已探知的分泌蛋白质上的预测效果示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。