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基于稀疏表示分类器的蛋白质相互作用预测研究的任务书
一、研究背景和意义：
蛋白质是生物学中最基本的单位，具有非常重要的生物功能。蛋白质相互作用是蛋白质功能的重要体现之一，它能够影响细胞内外的信号传递、代谢途径及信道转运等重要生理过程。因此，蛋白质相互作用的研究对于深入理解细胞内的调控机制、新药物研发等方面具有极其重要的现实意义。然而，由于蛋白质相互作用的复杂性和多样性，直接实验研究十分困难，因此开展蛋白质相互作用预测的研究显得尤为重要。对于当前蛋白质相互作用预测的一些主要方法，如生物物理计算、分子动力学模拟、机器学习等进行了广泛的研究。在这些方法中，机器学习算法因为具有高效和准确的特点，逐渐成为了研究者们研究蛋白质相互作用预测问题的热门方法之一。
二、研究目标：
机器学习算法中有一种基于稀疏表示的分类器算法，它能够利用未被标记的数据和先验信息进行分类，适用于数据量大且标记样本较少的场景。本研究旨在利用该算法，基于已有蛋白质相互作用的样本数据和特征信息，预测未知蛋白质相互作用，并对该算法的性能进行评估和验证。
三、研究内容：
1、收集和清理两种不同类型蛋白质序列和结构数据，提取关键特征信息，包括生物特征、拓扑特征、功能结构特征、序列特征和物理化学特征等。
2、基于稀疏表示的分类器算法进行蛋白质相互作用预测，包括学习字典、进行稀疏表示、进行分类决策等步骤，同时需要对分类算法进行参数调节。
3、采用交叉验证、准确率、灵敏度和特异度等指标对分类器的性能进行评估和验证。
4、对本研究进行实验仿真，并将本研究的结果与现有蛋白质相互作用预测方法进行比较和分析。
四、研究技术路线：
1、数据收集和清理：利用生物数据库和相关工具，筛选并下载大量不同种类的蛋白质序列结构数据，并进行数据清洗和预处理。
2、特征提取：制定合理的特征提取方法，将数据转化为可供分类器学习和处理的特征向量。
3、基于稀疏表示的分类器算法：研究和实现该分类器算法，在样本和特征信息的基础上进行模型训练和预测。
4、性能评估和验证：设计合理的实验方案，对分类算法的性能进行评估和验证，并与现有方法进行比较和分析。
五、进度安排：
前期：2022年11月-2023年1月，进行文献调研和算法学习。
中期：2023年2月-2023年9月，进行数据收集、清洗和特征提取。
后期：2023年10月-2024年3月，进行算法设计和实现，性能评估和验证，并撰写论文。
六、预期成果：
1、收集和清理了大量不同类型的蛋白质序列和结构数据，提取了多种特征信息。
2、设计和实现了基于稀疏表示的分类器算法，并对该算法进行了参数调节和性能评估。
3、评估了本研究的蛋白质相互作用预测方法的性能，并将其与现有方法进行比较和分析。
4、完成了一篇高水平的论文。