【摘 要】
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固有无序蛋白质在自然状态下局部或整体不具有稳定的空间结构,其中具有动态结构的氨基酸片段被称为固有无序片段。大部分固有无序片段能在伴侣蛋白的作用下被诱导折叠,从而获得稳定结构。过去数十年间,这类固有无序片段得到大量研究,由此出现了从不同角度描述此类片段的多个术语,包括分子识别特征,短线性基序和蛋白片段。2018年,致力于固有无序蛋白质研究工作的学者们整合了关于此类片段的各种数据资源,并提出了线性互作
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固有无序蛋白质在自然状态下局部或整体不具有稳定的空间结构,其中具有动态结构的氨基酸片段被称为固有无序片段。大部分固有无序片段能在伴侣蛋白的作用下被诱导折叠,从而获得稳定结构。过去数十年间,这类固有无序片段得到大量研究,由此出现了从不同角度描述此类片段的多个术语,包括分子识别特征,短线性基序和蛋白片段。2018年,致力于固有无序蛋白质研究工作的学者们整合了关于此类片段的各种数据资源,并提出了线性互作用肽这一概念以囊括之前的各种术语。现有的分子识别特征的计算方法可以预测线性互作用肽,但这些方法存在明显的问题:包括对线性互作用肽的预测精度相对较差,且预测效果受线性互作用肽的长度牵制。因此,我们设计了一个预测线性互作用肽的新方法CLIP（Consensus for LIP Identification）用于准确预测任意长度的线性互作用肽。首先,我们构建了两个子模型,COEV和PHYS。前者基于从多序列比对中提取共进化信息,后者基于线性互作用肽的理化特性。接下来,我们应用逻辑回归将COEV、PHYS和固有无序预测方法DISOPRED3集成后,得到了CLIP方法。5折交叉检验的结果表明:基于共进化信息的模型COEV是3个子模型中单独预测最准确的一个;与单个模型COEV组件相比,三个子模型的集成模型CLIP将AUC和MCC分别提高了24.4%和406%,这说明CLIP集成模型能为线性互作用肽提供更加准确的预测。在独立测试集TE440上,CLIP明显优于计算方法ANCHOR,Diso RDPbind,SPOT-MORF和Mo RFchibi SYSTEM;事实上,CLIP在AUC和MCC比这些方法至少分别提高了5.1%和68.2%。集成模型CLIP在线性互作用肽预测上精确性可归因于共进化信息的引入以及其3个子模型之间的互补性。最后,我们为集成模型CLIP搭建了在线网络服务平台（https://yanglab.nankai.edu.cn/CLIP）,以方便感兴趣的研究工作者使用。
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