蛋白质复合物各因素的相关性任务书
此题目是对蛋白质晶体结构分析预测领域的研究。要求:87217
1。 学习已有的非参数最大信息化方法(MINE)及其他非线性相关方法。
2。 应用相关方法对蛋白质复合物相互作用界面结合的各个因素贡献进行研究。 (学习Linux系统科学计算应用)
3。 对各个因素之间的关系进行研究。
二、完成后应交的作业（包括各种说明书、图纸等）
1。 毕业设计论文一份（不少于5000字）；
2。 外文译文一篇（不少于2000英文单词）；
三、完成日期及进度
2月27日至6月5日，共12周。
进度安排：
1。 第1-2周, 查阅资料、调研，完成开题报告；
2。 第3-6周, 完成毕业设计工作
3。 第7-10周, 完成论文初稿。
3。 第11-12周，完善论文，毕业答辩。
四、主要参考资料（包括书刊名称、出版年月等）:
David N。 Reshef et al。 Detecting Novel Associations in Large Data Sets Science (2011) 334 1518
T。 Hastie, R。 Tibshirani, J。 H。 Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (Springer Verlag, New York, 2009)。
Comment on "Detecting Novel Associations In Large Data Sets" by Reshef Et Al, Science Dec 16, 2011
Noah Simon, Robert Tibshirani H。 Iain Moal, Rudi Agius, Paul A。 Bates Proteinprotein binding affinity prediction on a perse set of structures Bioinformatics (2011) 27 (21): 3002-3009。 http://bmm。cancerresearchuk。org/~chalei01/binding_affinity/
C。 Reynolds D。 Damerell S。 Jones Bioinformatics。 2009 Feb 1;25(3):413-4。 Epub 2008 Nov 11。ProtorP: a protein-protein interaction analysis server。 http://www。bioinformatics。sussex。ac。uk/protorp
C。 J。 Camacho and C。 Zhang (2005)。 FastContact: rapid estimate of contact and binding free energies。Bioinformatics,21(10):2534-2536。 http://structure。pitt。edu/servers/fastcontact/
H。 Gohlke and G。 Klebe, "Approaches to the description and prediction of the binding affinity of small-molecule ligands to macromolecular receptors," Angewandte Chemie-International Edition, vol。 41, pp。 2645-2676, 2002。
R。 X。 Wang, et al。, "Comparative evaluation of 11 scoring functions for molecular docking," Journal of Medicinal Chemistry, vol。 46, pp。 2287-2303, Jun 5 2003。
P。 Ferrara, et al。, "Assessing scoring functions for protein-ligand interactions," Journal of Medicinal Chemistry, vol。 47, pp。 3032-3047, Jun 3 2004。
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