【摘 要】
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经过数十年发展,冷冻电镜已成为研究蛋白质生化性质最有效的手段之一。通过冷冻电镜密度图构建蛋白质三维结构是该技术的最后一环。然而,该步骤目前大多由结构生物学家手动完成。为节省人力物力,本文以冷冻电镜密度图为研究对象,提出了一种基于深度学习的蛋白质三维结构预测算法。该算法主要包含三个子模块,分别是Cα原子目标检测、氨基酸目标检测和蛋白质骨架构建,具体内容如下:（1）设计了一个基于Retina Net的
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经过数十年发展,冷冻电镜已成为研究蛋白质生化性质最有效的手段之一。通过冷冻电镜密度图构建蛋白质三维结构是该技术的最后一环。然而,该步骤目前大多由结构生物学家手动完成。为节省人力物力,本文以冷冻电镜密度图为研究对象,提出了一种基于深度学习的蛋白质三维结构预测算法。该算法主要包含三个子模块,分别是Cα原子目标检测、氨基酸目标检测和蛋白质骨架构建,具体内容如下:（1）设计了一个基于Retina Net的Cα原子检测网络,该网络在原Retina Net的基础上做了三点改进:将网络改写成3D版,并调整卷积通道数和网络层数,以适配本文的输入;使用Res Ne Xt替换主干网络,同时添加了含注意力机制的SE（Squeeze and Excitation）模块,以减轻密度图中噪声的影响;通过添加特征图自适应融合模块,对特征金字塔网络进行改造,提升了网络的小目标检测能力。（2）在Cα原子检测网络的基础上,设计了氨基酸检测网络,并做出了两点改进:针对3D任务中锚框难以设定的问题,采用K-means++算法生成3D先验锚框;给网络添加语义分割层,并设计相应的分割损失,进一步提升模型检测精度。（3）为了得到蛋白质的三维结构,设计了蛋白质骨架构建模块。首先以前两个模块的输出作为输入,将肽链连接任务数学建模成类旅行商问题;然后设计了一种基于改进个体适应度同时结合局部搜索算子的遗传算法,用于求解该问题;最后通过对肽链进行修正并添加氨基酸残基侧链等后处理操作,得到最终的结构。此外,本文还构建了一个蛋白质结构数据集,用于算法的设计与评估。结果表明,Cα原子检测网络和氨基酸检测网络的检测精度较原Retina Net有较大提升,且优于其它主流检测模型,同时改进的遗传算法快速准确地构建了蛋白质骨架。最终,由本文算法得到的蛋白质结构的TM-score平均值为0.743,总计算时间均在5分钟内。
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