基于二级结构和残基接触的蛋白质结构预测方法研究

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蛋白质是生命的基石,单个蛋白质的功能取决于它的三维结构。蛋白质结构在蛋白质研究中至关重要,只有在已知蛋白质结构的情况下,才有可能设计出与蛋白质表面相互作用、改变其不良行为或定位导致疾病的蛋白质结构突变的药物。总体上讲,在蛋白质结构预测领域,面临着模型不精确性和构象空间庞大两个瓶颈问题,如何能够基于先验知识,设计高效的构象空间优化方法是目前蛋白质结构预测领域的一个重要问题。本文在进化算法的框架下,提出了一种基于二级结构和残基接触的蛋白质三级结构预测方法(SCDE)。主要研究工作包括如下三个方面:1、在国内外研究现状综述的基础上,详细介绍蛋白质结构、残基接触图、片段组装、以及能量评分函数等关键技术;此外,还介绍Rosetta平台预测流程和模型精度评价指标。2、基于预测二级结构,构建相似度模型,设计进化算法的选择策略,实现海量构象空间中二级结构倾向性搜索;利用预测残基间的接触图特征,建立蛋白质三维结构模型;设计基于残基接触图的群体选择策略,达到蛋白质三维结构紧凑倾向性搜索的目的;最后,设计了概率密度函数模型,实现两种选择策略的自适应过渡。3、基于Linux环境下的Rosetta平台,采用C++语言实现了SCDE算法。针对给定目标蛋白质,通过Robetta获取片段库,采用PSIPRED服务器预测二级结构信息,采用RaptorX-Contact服务器预测残基接触图。28个典型蛋白质结构预测实例验证了SCDE的有效性;进一步针对CASP12的4个FM目标蛋白,通过与BAKER-SERVER、Zhang-Server以及在CASP12中表现最好的方法对比验证了算法的有效性。
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