[发明专利]一种蛋白激酶磷酸化特异位点计算识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种蛋白质修饰化位点识别方法，特别是一种蛋白激酶磷酸 化特异位点计算识别方法。

背景技术

蛋白质磷酸化和去磷酸化过程调节着细胞信号转导、细胞分化、细胞生 长、细胞凋亡等几乎所有生命活动。蛋白质磷酸化位点主要发生于酪氨酸 (Y)、丝氨酸(S)与苏氨酸(T)残基(Wu et al.，J Proteome Res，2007，6(5)：1812)。 蛋白质磷酸化的异常往往导致细胞生命活动的异常，甚至产生细胞损伤或 细胞癌变(Yang et al.，J Proteome Res，2006，5(5)：252)。因此，探索生理和病 理状态下蛋白质磷酸化规律对于阐述生命本质和疾病发生机制及研发新药 至关重要。

实验手段鉴定激酶特异性磷酸化位点是了解磷酸化机制以及药物设计 的基础。目前已发展多种实验鉴定蛋白质磷酸化位点方法，传统鉴定方法如 P³²标记法和埃德曼降解法常用于磷酸化位点测定(Campbell et al.，J Biomol  Tech，2002，13：119)，但其费时、费力、灵敏度低以及需要大量提纯蛋白质。 基于质谱高通量磷酸化位点鉴定方法是最近涌现出的检测蛋白磷酸化强有 力手段(Philip et al.，Cell Commun Adhes，2006，13：249)。但该类方法大多仍处 于实验室研究阶段未得到广泛应用。随着高通量鉴定蛋白质磷酸化技术发 展，特别是质谱技术在蛋白组学上应用，磷酸化位点的数据不断积累，已有 多种计算机预测方法预测磷酸化位点，如遗传算法-神经网络(Tang et al.， Protein Engineering.Design & Selection，2007，20(8)：405)，支持向量机(Kim et  al.，Bioinformatics，2004，20：3179)，隐Markov模型(Huang et al.，Nucleic Acids  Res，2005，33：W226)及贝叶斯决策理论(Xue et al.，BMC Bioinformatics，2006， 7：163)等。但现有的磷酸化位点预测方法都存在无法同时获得较高灵敏度和 特异性的问题，并且预测正确率仍然不高(Tang et al.，Protein Engineering. Design & Selection，2007，20(8)：405)，因此有必要开发具有高灵敏度、特异度 和预测正确率的蛋白激酶磷酸化特异位点识别方法。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述问题，本发明提供了一种蛋白激酶磷酸化特异 位点计算识别方法，可用于蛋白激酶磷酸化特异位点识别。

本发明的目的是这样实现的：一种蛋白激酶磷酸化特异位点计算识别方 法，包括如下步骤：

a)具体包括a1)精选20种天然氨基酸的629种三维性质参数；a2)对629 种性质参数做主成分分析，得到12个主成分；a3)计算各主成分得分，建 立氨基酸三维性质得分；

b)用氨基酸三维性质得分表征蛋白激酶磷酸化特异位点的结构特征，其中 的每个氨基酸用12个氨基酸三维性质得分表征；

c)用费歇尔准则得分方法挑选与蛋白激酶磷酸化特异位点特征密切相关的 性质参数，并作为模型的输入变量；

d)应用径向基核支持向量机建立蛋白激酶磷酸化特异位点识别模型，以自取 代检验，留1/10法交互检验以及外部检验验证模型的预测能力，将每个 样本的输入变量带入模型并识别蛋白激酶磷酸化特异位点。

本发明的一种蛋白激酶磷酸化特异位点计算识别方法，其中选取的氨基酸 三维性质得分所含信息量大、表征能力强、拓展性能好及操作简便；费歇尔准 则得分可以很好地挑选与蛋白激酶磷酸化特异位点特征密切相关的性质参数； 径向基核支持向量机通过核函数技术，可以有效的防止模型的过拟合，并具有 良好的泛化性能；同时，采用的自取代检验，留1/10法交互检验及外部检验验 证方法可以较大程度地保证方法的预测能力。

本发明的其它优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行 阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将 是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他 优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来 实现和获得。