[發(fā)明專利]一種基于二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的代謝物-蛋白質(zhì)相互作用預測方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011428394.2
• 申請日: 2020-12-07
• 公開（公告）號: CN114613428A
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳迪;樸海龍
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院大連化學物理研究所
• 主分類號: G16B20/00
• 分類號: G16B20/00;G16B40/00
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 許宗富

本發(fā)明公開了一種基于二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的代謝物?蛋白質(zhì)相互作用預測方法，該方法包括：代謝物?蛋白質(zhì)二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建；代謝物?蛋白質(zhì)多維度相關(guān)性特征計算；基于隨機森林算法的代謝物?蛋白質(zhì)相互作用預測模型構(gòu)建；代謝物與蛋白質(zhì)相互作用預測的步驟。本發(fā)明基于建立的預測模型能夠可靠預測出潛在的代謝物?蛋白質(zhì)相互作用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及生物信息學領(lǐng)域，特別涉及利用計算機技術(shù)預測大分子-小分子間相互作用的領(lǐng)域。

背景技術(shù)

人體是一個復雜系統(tǒng)，由基因、蛋白質(zhì)、代謝物等多類型、多層次的要素及各類要素間相互作用構(gòu)成，并通過復雜的相互作用、代償機制來維持系統(tǒng)的平衡和穩(wěn)態(tài)。對人體內(nèi)不同類型、不同層面復雜相互作用的深入探索有利于系統(tǒng)性刻畫生命體系，促進對癌癥等復雜疾病作用機制的理解與研究。

長久以來人們更加關(guān)注于DNA、蛋白質(zhì)等生物大分子的功能，而代謝物卻被認為是一種被動受到酶催化作用的終端產(chǎn)物，很少有研究關(guān)注到代謝物在其他生物學過程例如免疫、信號傳導方面的調(diào)控功能。最近，越來越多的研究發(fā)現(xiàn)，代謝物通過與人體內(nèi)關(guān)鍵蛋白質(zhì)間的相互作用，同樣也參與調(diào)控和影響除了代謝以外的眾多生物學過程。因此，深入理解代謝物與蛋白質(zhì)間的相互作用具有重要意義。然而，目前已知的代謝物-蛋白質(zhì)相互作用主要局限于代謝酶及其反應物和產(chǎn)物間的相互作用，仍然有大量的代謝物-蛋白質(zhì)相互作用沒有得到揭示。

盡管高通量的質(zhì)譜技術(shù)已經(jīng)用于對特定代謝物相關(guān)作用蛋白質(zhì)的鑒定，然而此類方法的實驗成本高，并且通常受限于共價結(jié)合的相互作用方式。為了更加系統(tǒng)性、全面性地對代謝物-蛋白質(zhì)相互作用預測，本發(fā)明提出了一種基于二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的代謝物-蛋白質(zhì)相互作用預測方法，旨在通過計算方法對各類代謝物-蛋白質(zhì)相互作用進行高效的預測。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提出一種基于二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的代謝物-蛋白質(zhì)相互作用預測方法，構(gòu)建代謝物與蛋白質(zhì)二維異質(zhì)生物網(wǎng)絡(luò)，基于此網(wǎng)絡(luò)計算任意代謝物和蛋白質(zhì)間的多維度相關(guān)性，并構(gòu)建隨機森林分類模型，對潛在的代謝物與蛋白質(zhì)相互作用進行預測。

本發(fā)明解決其問題所采用的技術(shù)方案如下：

一種基于二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的代謝物-蛋白質(zhì)相互作用預測方法，該方法包括：

建模過程的步驟：基于二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用于代謝物-蛋白質(zhì)相互作用預測的隨機森林模型；

步驟1：構(gòu)建代謝物-蛋白質(zhì)二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)；

步驟2：針對代謝物-蛋白質(zhì)相互作用，收集陰性、陽性樣本集和；

步驟3：對于陰性、陽性樣本集和中的任意一對樣本，計算每對代謝物-蛋白質(zhì)間的多維度相關(guān)性；

步驟4：結(jié)合多維度相關(guān)性計算結(jié)果，訓練基于隨機森林算法的代謝物-蛋白質(zhì)相互作用預測模型；

實際預測的步驟：基于上述構(gòu)建好的隨機森林模型預測任意一對代謝物與蛋白質(zhì)間是否具有相互作用；

針對代謝物-蛋白質(zhì)二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中任意一對沒有直接相連的代謝物和蛋白質(zhì),基于步驟3相同方法計算二者之間多維度相關(guān)性；將獲得的多維相關(guān)性帶入步驟4內(nèi)的預測模型，獲得這個代謝物與蛋白質(zhì)間具有相互作用的概率值，當概率值大于預設(shè)閾值，判斷該代謝物與蛋白質(zhì)具有相互作用。

所述構(gòu)建代謝物-蛋白質(zhì)二維異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)包括如下三個步驟：

步驟11：構(gòu)建蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)；

從BioGrid數(shù)據(jù)庫中讀取人類的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)物理相互作用數(shù)據(jù)，以基因名標記每一個蛋白質(zhì)，并構(gòu)建蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)；

步驟12：構(gòu)建代謝物-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)；