[發明專利]一種基于二級結構相似度的蛋白質結構預測方法

有效

• 申請號: 201810034686.4
• 申請日: 2018-01-15
• 公開（公告）號: CN108334746B
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 李章維;孫科;余寶昆;馬來發;周曉根;張貴軍
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G16B15/20
• 分類號: G16B15/20
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

一種基于二級結構相似度的蛋白質構象空間搜索方法，首先，在群體算法中交叉概率的設置不僅可以控制群體收斂的速度，避免早熟，還使得群體間進行信息交互；然后，變異操作可以增加構象的多樣性，以獲得更優的構象；最后，在選擇的過程中通過使用二級結構相似度對種群進行擇優，淘汰二級結構相似度較小的個體，留下較優個體，避免能量函數不精確的問題。本發明采樣能力較好、預測精度較高。

技術領域

本發明是一種涉及生物學信息學、分子動力學模擬、統計學習與組合優化、計算機應用領域，具體涉及的是，一種基于二級結構相似度的蛋白質結構預測方法。

背景技術

二十世紀末以來，隨著生命科學領域的飛速發展，越來越多的研究人員和研究機構參與到生命科學的研究中。蛋白質是由20種不同的氨基酸以mRNA為模板脫水縮合形成氨基酸序列，再經過折疊形成具有特定功能的三維結構。蛋白質的二級結構是指蛋白質的多肽鏈中有規則重復的構象，比如α螺旋和β片層。了解蛋白質的三維結構是研究其生物功能及活性機理的基礎，蛋白質結構預測問題是當今生物信息學與計算機應用領域中的研究熱點之一，對新蛋白質的發明和藥物標靶蛋白的設計具有十分重要的指導意義。現在通過實驗測定蛋白質的三維結構主要有X-晶體衍射和核磁共振(NMR)等方法。X-晶體衍射技術可以獲得高精度的蛋白質結構，但是對于無法制備解析晶體的蛋白質，此方法不再適用。核磁共振方法不需要制備蛋白質晶體，但是僅能測定小于300個氨基酸的小蛋白，且核磁共振方法耗時長，成本高。

由于蛋白質結構測定的速度遠低于序列測定的速度，事實上，僅有0.2％的蛋白質序列擁有實驗測定的蛋白質結構，因此使用計算機的方法根據蛋白質序列預測結構是非常有意義的工作。Anfinsen的實驗表明，蛋白質的結構信息蘊含于其序列之中，從而表明從序列出發進行結構預測是可行的。現在主流的蛋白質結構預測方法主要有同源建模法，穿線法和從頭預測法。對于序列相識度較高的情況(50％)，同源建模和穿線法是首要的選擇，但是對于序列相似度較低(30％)的情況，前兩種方法預測不再適用，只能選擇從頭預測的方法。

在蛋白質結構從頭預測的過程中，目前主要存在的瓶頸有兩個，一個是能量景觀的欺騙性，使得獲得的能量低構象并不是天然態的構象，具體表現為能量函數的不精確，不能挑選出好的構象；另一個則是現有的技術對構象空間的采樣能力的不足，具體表現為構象缺乏多樣性。

因此，現在的蛋白質結構預測方法在預測精度和采樣能力方面存在著缺陷，需要改進。

發明內容

為了克服現有的蛋白質結構預測方法采樣能力和預測精度不足的缺陷，本發明提出一種采樣能力較好、預測精度較高的基于二級結構相似度的群體蛋白質結構預測方法，設計了一種二級結構相似度指標，通過二級結構相似度指標和能量函數雙重約束以選擇能量和結構均較優個體，有效地改進由于能量函數的不精確導致的蛋白質結構預測精度低的問題。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種基于二級結構相似度的蛋白質結構預測方法，所述方法包括以下步驟：1)參數設置，過程如下：

讀入目標蛋白質的序列信息，片段庫信息，能量函數，設置蛋白質構象的種群population＝{x₁,x₂,...,x_i,...,x_NP}，其中NP是種群大小，x_i表示種群的第i個個體，迭代次數為Gen，最大迭代次數G_max，交叉概率p₁，變異概率p₂，序列長度為L；

2)計算二級結構相似度，過程如下：

對于一個序列長度為L的蛋白質x_i，通過PSIPRED在線服務器得到其預測的二級結構為k∈[1,L]，通過Dssp算法得到構象的二級結構為k∈[1,L]，根據公式