[发明专利]一种基于结构拓扑的G蛋白偶联受体跨膜螺旋三维结构的预测方法

权利要求书

1.一种基于结构拓扑的G蛋白偶联受体跨膜螺旋三维结构的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

（1）构建跨膜螺旋的结构拓扑模型：先构建G蛋白偶联受体的7个跨膜螺旋的几何结构拓扑模型，所述跨膜螺旋的几何结构拓扑模型包括螺旋与螺旋之间的结构拓扑、螺旋与膜之间的结构拓扑；

（2）预测所述跨膜螺旋的结构拓扑模型，分为以下四个阶段：

（21）第一阶段为识别跨膜螺旋区域：根据G蛋白偶联受体的序列信息预测出可能的跨膜螺旋区域；

（22）第二阶段为优化跨膜螺旋间的相对位置：通过对第j个螺旋在空间位置上的平移，利用能量函数e对G蛋白偶联受体构象进行能量计算，选择能量最小的G蛋白偶联受体构象，其中，1≤j≤7；

（23）第三阶段为优化每个螺旋在膜内的自转朝向：通过对所述第j个螺旋以螺旋轴为中心轴自转i度，利用能量函数e对G蛋白偶联受体构象进行能量计算，选择能量最小的G蛋白偶联受体构象；

（24）第四阶段为优化每个螺旋与膜的倾斜角度：对膜平面法线与所述第j个螺旋的螺旋轴的夹角进行优化，利用能量函数e对G蛋白偶联受体构象进行能量计算，选择能量最小的G蛋白偶联受体构象；

（3）Loop重建：用Loop片段插入连结所述7个螺旋，最后将G蛋白偶联受体整体结构进行小幅度的优化。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，步骤（1）中所述螺旋与螺旋之间的结构拓扑是所述螺旋在所述膜平面上的垂直投影，体现所述螺旋与螺旋之间的2D距离关系。

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，步骤（1）中所述螺旋与膜之间的结构拓扑体现所述螺旋与所述膜平面之间的几何关系。

4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，步骤（21）中识别跨膜螺旋区域的方法为：综合六种主流跨膜螺旋识别方法，将所述六种主流跨螺旋识别方法的结果的平均值作为所述识别跨膜螺旋区域，所述六种主流跨螺旋识别方法为TopPred、UniProt、TMpred、HMMTOP、TMHMM、OCTOPUS。

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，对步骤（22）中优化跨膜螺旋间的相对位置引入2D位置约束，即所述7个螺旋的中心线与所述膜平面的交点位置约束，以文献Nugent T,Jones dD T.Predicting transmembrane helix packing arrangements using residue contacts and a force-directed algorithm.PLoS Comput Biol,2009,6:e1000714的预测方法预测出的结果作为所述2D位置约束。

6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，对步骤（24）优化每个螺旋与膜的倾斜角度引入倾斜角度约束，即所述螺旋相对所述膜平面法线的倾斜角度，以满足30度为均值、6度为方差的高斯分布作为在所述倾斜角度优化时的约束。

7.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述能量函数e为用于评价跨膜螺旋之间位置合理性的能量函数E与用于评价螺旋堆积成螺旋束时的紧密程度的能量函数E′之和，即e=E+E′，所述能量函数E为Rosetta的膜环境能量函数，所述能量函数E′为关于跨膜螺旋间的能量函数，当所述螺旋之间不发生碰撞时，E′越小，螺旋束越紧密，形成的构象就越合理；当所述螺旋之间发生碰撞时，所述能量函数E远远大于所述能量函数E′，所述能量函数E′相对于所述能量函数E来说可以忽略不计，所述能量函数e由能量函数E进行评价。

8.根据权利要求7所述的预测方法，其特征在于，所述能量函数E′由式（1）计算得到，

E′=(S-Smin)2Smin2S<Smin0Smin<S<Smax(S-Smax)2Smax2S>Smax---(1)]]>

式（1）中，S为所述螺旋与螺旋之间的结构拓扑模型中的任意两个螺旋中点与这些中点的均值坐标所构成三角形的面积的面积和，S_min为从现有已知G蛋白偶联受体中得到的面积最小值，S_max为从现有已知G蛋白偶联受体中得到的面积最大值。