[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于虛擬網(wǎng)絡(luò)映射和云并行計(jì)算的蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)加速方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010543967.X
• 申請(qǐng)日: 2020-06-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111755065A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯維剛;尹欣;郭磊;鞏小雪
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 重慶郵電大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G16B15/00
• 分類(lèi)號(hào): G16B15/00;G16B40/00;G06F9/50
• 代理公司: 重慶市恒信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 50102
• 代理人: 李金蓉

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于虛擬網(wǎng)絡(luò)映射和云并行計(jì)算的蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)加速方法，包括將蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題，基于上述數(shù)學(xué)模型構(gòu)建一種蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)啟發(fā)式算法，最后采用云并行計(jì)算預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)構(gòu)象，把利用蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)啟發(fā)式算法所求得的蛋白質(zhì)折疊方向編碼串作為初始種群中的一部分，并對(duì)種群進(jìn)行子種群劃分，每個(gè)子種群在各自的處理器上獨(dú)立完成遺傳算法對(duì)蛋白質(zhì)構(gòu)象的計(jì)算過(guò)程。子種群之間將具有最小自由能的蛋白質(zhì)構(gòu)象進(jìn)行交換，繼續(xù)執(zhí)行遺傳操作，直到到達(dá)規(guī)定的繁衍代數(shù)就停止操作。本發(fā)明建立蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型，利用啟發(fā)式和并行遺傳算法，結(jié)合云并行計(jì)算加速預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，能夠準(zhǔn)確高效地預(yù)測(cè)出蛋白質(zhì)構(gòu)象。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及通信、計(jì)算機(jī)和生物工程的學(xué)科交叉技術(shù)，具體是一種基于虛擬網(wǎng)絡(luò)映射和云并行計(jì)算的蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)加速方法。

背景技術(shù)

蛋白質(zhì)是生命活動(dòng)的基礎(chǔ)，蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)問(wèn)題主要是根據(jù)氨基酸序列確定它的折疊路徑和自然狀態(tài)下的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，自然狀態(tài)下的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是最穩(wěn)定的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。蛋白質(zhì)的正常功能與其結(jié)構(gòu)有著密不可分的關(guān)系，對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的研究有利于進(jìn)一步地了解蛋白質(zhì)的功能，通過(guò)對(duì)蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究不僅能夠探索生命的基本過(guò)程，還能促進(jìn)醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)和生物科技等應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展。比如，在醫(yī)藥學(xué)領(lǐng)域，相繼發(fā)現(xiàn)了庫(kù)魯病、克雅氏綜合癥、格斯特曼綜合癥等，這些疾病都是由于蛋白質(zhì)構(gòu)象異常引發(fā)的。此外，利用蛋白譜可以反映出人體的健康和疾病發(fā)生以及發(fā)展的動(dòng)態(tài)變化，對(duì)疾病進(jìn)行有效的預(yù)防或干預(yù)，從而可廣泛應(yīng)用于醫(yī)藥學(xué)的一般理論研究和實(shí)際應(yīng)用中。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，農(nóng)作物自身可以產(chǎn)生抗菌蛋白來(lái)抵制外界物質(zhì)的侵入，人類(lèi)可以通過(guò)提取抗菌蛋白的基因預(yù)測(cè)出該蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，以此來(lái)揭開(kāi)該抗菌蛋白真正的特點(diǎn)與功能，使其可以被運(yùn)用到更多的場(chǎng)景中去。在工業(yè)上，酶的催化效率倍受工業(yè)界青睞，但是在實(shí)際的高溫、高壓以及極端pH值等環(huán)境下，天然蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能容易被破壞，因此對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改造，設(shè)計(jì)出適合工業(yè)用途的穩(wěn)定蛋白質(zhì)尤為重要。

由于蛋白質(zhì)的晶體難以培養(yǎng)，確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的X射線晶體學(xué)方法對(duì)晶體結(jié)構(gòu)測(cè)定的周期較長(zhǎng)，而多維核磁共振方法對(duì)樣品的需要量大、純度要求高，目前只能測(cè)定小分子蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。因此，通過(guò)生物實(shí)驗(yàn)方法確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)面臨代價(jià)高、實(shí)驗(yàn)條件嚴(yán)苛、測(cè)定周期長(zhǎng)等局限性，現(xiàn)實(shí)中的很多蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)往往只能用蛋白質(zhì)構(gòu)象算法預(yù)測(cè)。而現(xiàn)有的蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)算法存在復(fù)雜度高，預(yù)測(cè)速度慢，耗時(shí)長(zhǎng)，預(yù)測(cè)精度低等問(wèn)題。因此，對(duì)于蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)問(wèn)題，亟需對(duì)其進(jìn)行精準(zhǔn)建模，設(shè)計(jì)相應(yīng)的預(yù)測(cè)算法，搭建能夠加速預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。

利用蛋白質(zhì)中氨基酸之間的親疏水作用簡(jiǎn)化得到的二維HP格點(diǎn)模型是目前應(yīng)用最廣泛的一種數(shù)學(xué)模型，該模型不僅有效地簡(jiǎn)化了氨基酸序列，而且把簡(jiǎn)化得到的氨基酸序列放置到了網(wǎng)格中。根據(jù)分子動(dòng)力學(xué)原理，網(wǎng)格中滿(mǎn)足蛋白質(zhì)自由能值最小的折疊構(gòu)象即為自然狀態(tài)下的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。自由能的定義為HP格點(diǎn)模型中相鄰而不相連的H-H結(jié)構(gòu)個(gè)數(shù)的相反數(shù)。故只要找到一種構(gòu)象可以使該H-H結(jié)構(gòu)個(gè)數(shù)最多，或者在網(wǎng)格中實(shí)現(xiàn)序列中每個(gè)氨基酸和連接它們的肽鍵的最優(yōu)放置就可以使得H-H結(jié)構(gòu)個(gè)數(shù)最多，即可成功解決蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)問(wèn)題。

預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)構(gòu)象的問(wèn)題實(shí)際上就是搜尋具有最小自由能的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的過(guò)程，這與通信領(lǐng)域中如何更優(yōu)的進(jìn)行虛擬網(wǎng)絡(luò)映射(即如何在底層物理網(wǎng)絡(luò)中最優(yōu)的部署各個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和虛擬鏈路)在本質(zhì)上是相通的。可以將底層物理網(wǎng)絡(luò)看作二維HP格點(diǎn)模型，每個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可看作某條氨基酸序列(肽鏈)上的帶有親(疏)水性的氨基酸，每條虛擬網(wǎng)絡(luò)鏈路則可看作鏈接兩個(gè)氨基酸的肽鍵。從而，可將蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問(wèn)題進(jìn)行建模，目前未見(jiàn)相關(guān)報(bào)道。利用理論建模的方法預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的問(wèn)題已被證明是NP困難的，其求解計(jì)算量龐大，而虛擬網(wǎng)絡(luò)映射啟發(fā)式算法，可以更加快速求解蛋白質(zhì)構(gòu)象預(yù)測(cè)模型的(近似)最優(yōu)解(具有全局最小自由能的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu))，截止目前，未見(jiàn)一種有效的上述啟發(fā)式算法。