[發明專利]一種蛋白質冷凍電鏡結構解析模型訓練方法和解析方法

有效

• 申請號: 202010018788.4
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111210869B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 楊躍東;陳晟;李雄俊;盧宇彤
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G16B15/00
• 分類號: G16B15/00;G16B20/00;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 廣州潤禾知識產權代理事務所(普通合伙) 44446
• 代理人: 歐秋望

1.一種蛋白質冷凍電鏡結構解析方法，其特征在于，采用C_α位點預測模型、二級結構預測模型和氨基酸類型預測模型，包括：

獲取待預測蛋白質電子云密度圖像；

以所述待預測蛋白質電子云密度圖像中像素密度高于預設密度值的像素點為中心，按預設大小框選出待測子圖像；

將所述待測子圖像輸入所述C_α位點預測模型，預測得到C_α位點，所述C_α位點為蛋白質中氨基酸C_α原子在所述蛋白質電子云密度圖像的位點；

將其中心為C_α位點的所述待測子圖像分別輸入所述二級結構預測模型和所述氨基酸類型預測模型，預測得到每個所述C_α位點的二級結構和每個所述C_α位點的氨基酸類型；

根據所述C_α位點、每個所述C_α位點的二級結構和每個所述C_α位點的氨基酸類型，建立蛋白質主鏈模型；

根據所述C_α位點、每個所述C_α位點的二級結構和每個所述C_α位點的氨基酸類型，建立蛋白質主鏈模型，包括：

根據已知的氨基酸序列，結合所述C_α位點、每個所述C_α位點的二級結構和每個所述C_α位點的氨基酸類型，確定部分序列位點；

以確定的所述序列位點為分段點，將氨基酸序列分為多段，進行分段樹搜索，根據每段搜索的結果組成C_α模型池，采用折疊識別打分方式對C_α模型池進行打分篩選，得到蛋白質主鏈模型；

根據已知的氨基酸序列，結合所述C_α位點、每個所述C_α位點的二級結構和每個所述C_α位點的氨基酸類型，確定部分序列位點，包括：

根據已知的氨基酸序列得到每個序列位點的二級結構信息，將已知的氨基酸序列和所得到每個序列位點的二級結構信息與預測得到的每個所述C_α位點的氨基酸類型和每個所述C_α位點的二級結構進行匹配打分，將氨基酸類型的匹配打分與二級結構的匹配打分相乘，得到初始的打分矩陣，所述打分矩陣的行表示已知的氨基酸序列位點、列表示預測的C_α位點；

根據相鄰C_α位點在空間結構上的距離約束，更新所述打分矩陣；

將更新后的所述打分矩陣中打分相對于其它元素較大的若干元素所對應的C_α位點作為序列位點。

2.根據權利要求1所述的蛋白質冷凍電鏡結構解析方法，其特征在于，將所述待測子圖像輸入所述C_α位點預測模型，預測得到C_α位點之后，還包括：

采用非極大值抑制算法對所述C_α位點進行篩選；

將其中心為C_α位點的所述待測子圖像分別輸入所述二級結構預測模型和所述氨基酸類型預測模型，預測得到對應所述C_α位點的二級結構和對應所述C_α位點的氨基酸類型，具體為：

將其中心為篩選后C_α位點的所述待測子圖像分別輸入所述二級結構預測模型和所述氨基酸類型預測模型，預測得到對應所述C_α位點的二級結構和對應所述C_α位點的氨基酸類型；

根據所述C_α位點、每個所述C_α位點的二級結構和每個所述C_α位點的氨基酸類型，建立蛋白質主鏈模型，具體為：

根據篩選后的C_α位點、每個篩選后C_α位點的二級結構和每個篩選后C_α位點的氨基酸類型，建立蛋白質主鏈模型。