蛋白质音乐制作文献综述

 2022-12-25 12:35:42

开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述，不少于2000字）

  1. 文献综述
  2. 本课题研究背景、目的及意义

早在十九世纪八十年代，科学家研究发现，蛋白质氨基酸序列的随机性与音乐有着明显的相似性，受此前将信息与声音结合进行研究的启发，于是科学家开始尝试利用音乐来分析蛋白质的工作原理，试图将蛋白质序列中的氨基酸与特定间隔的音符进行匹配，蛋白质音乐应运而生[1]2181。

将复杂的蛋白质结构转换成悦耳的音乐，这样的设计对于研究保留大量的蛋白质生物学信息、分析生物碱基序列资料等海量数据的研究工作带来了很大的方便和乐趣，同时也使得这些蛋白质序列变得更友好、更具吸引力[2]。更有研究表明，人们通过将蛋白质图像与其序列产生的声音相匹配，可以更深入地了解蛋白质结构[3]。蛋白质音乐也可以应用于音乐治疗，每个人所拥有的蛋白质是独一无二的，听取自己蛋白质产生的音乐可以帮助患有蛋白质相关疾病的患者减轻病痛。另外，作为一种教学工具蛋白质音乐也将拥有巨大的潜力，可以让更多的学者对蛋白质和分子生物学产生兴趣[4]405.4。蛋白质音乐给人们的日常生活也带来了许多全新的体验，用它来制作一些新颖的消费产品，如贺卡，蛋白质音乐CD等，那将会是一件非常有意义的事情[1]2183。

  1. 现有研究方法及存在问题

尽管蛋白质的氨基酸序列众所周知，但其向音乐的转换一直都是科学领域中研究热门的课题。已有大量研究实验探讨这种转换的机制。早在1989年计算机音乐家JOHN和植物学家KW开发了一套软件，根据每一种氨基酸出现的频率和特征来实现这种转换，但存在相同的音符可能被分配给完全不同的两个氨基酸的问题[5]。1999年Dunn和Clark设计算法根据蛋白质折叠模式实现转换，具有短音符、音长不变的特点[6]29。后来进一步研究将蛋白质序列转换为具有不同音符值的多种乐器的音乐，改善了音乐性。后来又有研究创作了基于不同音符值听起来比较合理的音乐，进一步改善了音乐性[4]405.2。但问题是音乐有许多不同的风格，每种风格都有自己的规则。以前的蛋白质音乐既不以特定的风格写成，也不是基于既定的音乐规则，这就使演奏出来的音乐听起来不那么愉快。曾有研究者尝试将蛋白质序列用MIDI音乐展现出来，但演奏出来的音乐都不够和谐。如何兼顾音乐美学和生物学科上的严谨便成了科学家们最头疼的问题。

  1. 新技术理论依据

为了改善蛋白质音乐的和谐性和音乐性，这就需要改进已有的计算机算法，从而改善蛋白质音乐与真实音乐风格的相似性。最新研究发现，氨基酸一些特征，例如相对发生频率、氨基酸组成、残基体积和大小，结合一定的参数可以将蛋白质映射到令人愉悦的发声音乐。这些参数用于开发计算机程序，以产生几种情绪相关蛋白质的数字音乐[6]25。同时该算法可以包含音乐风格的多个特征，可以由多个相互补充的乐器同时播放，全面地表示蛋白质的结构和物理化学特征。

目前研究工作是通过分析现有的材质结构，利用现有的材料和方法，设计出音高和音符时长定义规则，并通过增加、删除或者更改音乐片段制作出具有新结构的材质，使该材质具有独特的性质。例如，音调和节奏与三种蛋白质的不同特性如亲水性和结构相结合，然后使用生成旋律的软件将不同的音符组合在一起，形成可以在钢琴上演奏的旋律[7]。

  1. 技术路线

步骤说明：

  1. 首先选择四首具有代表性的音乐作品，要符合所拟定的音乐风格及特点，然后将四个作品的相应MIDI文件通过开源的abc2midi程序运行，转换为相应的四个称为abcnotation的乐谱文本文件，然后由C 程序读取和量化构成这四种音乐的音乐特征。所选定需量化的音乐特征有：音符长度，音符音高，动态(响度)，八度音，和弦，主旋律。
  2. 本研究需要分析104种氨基酸性质，这比以前的研究要考虑的更充分，更全面。首先评估66种常用的氨基酸结构和物理化学性质，38种氨基酸结合蛋白倾向性质，其特征值可以从已有的研究论文中获得[8]，并选取20种常见氨基酸，从AAindex数据库中检索其对应的特征值[9]。得到这些特征属性值再利用其正负性进行标准化得到标准值，最后采用聚类算法（Spearman Rank Correlation）将具有相似特征的属性组合在一起。
  3. 为确保所产生的音乐与浪漫时代的音乐相似，需要设计一种新的规则，改进先前开发的计算机算法，根据新规则将蛋白质合适的氨基酸特性与真实音乐特征相匹配，使氨基酸属性值与所匹配的音乐特征量化值尽可能接近。
  4. 选取11种调节人类情绪和情感的蛋白质，得到其氨基酸序列文件。根据已定义好的规则通过Python程序将氨基酸序列转换成abc乐谱文件作为输出，abc乐谱文件再通过abc2midi程序运行来获得MIDI文件，最后利用Musescore将MIDI文件显示为真正的乐谱，以便更好地观察和排除错误。
  5. 本课题具体研究内容
  6. 研究分析音乐特征及量化技术。

具体选定的六种量化特征和方法：

1）一个八度中12个不同音高出现的百分比；

2） 每个音长出现的比例，在该量化中所有音符长度表示为四分音符长度的倍数或分数；3）每个八度音阶中音符所占的百分比；

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