[发明专利]蛋白质三维结构中金属离子结合位点单配体残基模板库的建立方法及基于此的预测方法

说明书

一种蛋白质三维结构中金属离子结合位点单配体残基模板库的建立方法及基于此的预测方法，该方法开发了一种以天然存在的单配体残基金属结合态为模板，以关键几何量D、G、C值为模板与潜在配体残基是否匹配的检索筛选条件之一，以先由潜在第一、第二配体残基确定金属的可能位置，再逐步加入其他配体残基的搜索筛选策略，以计算预测位点与天然和标准位点构象偏差Deviation值为计分法的最后总排序筛选方式的新方法。并且，本发明以锌位点预测为例，对该方法的预测性能进行了检测，得到了优于现有其他方法的良好预测效果。

技术领域

本发明涉及生物信息学、结构生物学、计算生物学领域，尤其涉及基于蛋白质三维空间结构的金属位点研究领域，更具体地涉及一种蛋白质三维结构中金属离子结合位点单配体残基模板库的建立方法及基于此的预测方法。

背景技术

包含金属离子的金属蛋白约占蛋白质总量的三分之一，广泛存于自然界中发挥着丰富多彩的生物学功能。金属离子结合位点往往是酶的催化中心或起到结构稳定或调节等重要作用。确定天然未知蛋白包含哪种金属离子、结合位点位置以及以何种方式结合有助于预测和研究该金属蛋白的功能。然而，现代分子生物学研究往往采用异源表达方式得到目标蛋白，在表达和分离纯化过程中金属离子也可能丢失或被替换，最终制备的未知蛋白未必是其天然活性态的金属结合形式。另一方面，随着结构基因组计划广泛开展，大量未知功能蛋白结构被测定，如何预测这些未知蛋白功能成为一个重要领域。其中，如何预测未知蛋白中的金属离子是一个重要方向，已有多种方法报道。现有报道的方法对已知蛋白的预测效果较好，但对未知蛋白特别是蛋白折叠类型或金属离子配体残基组合类型等未曾报道的未知蛋白的预测效果较差。然而只有对未知蛋白预测是真正有意义的，如何实现对未知蛋白中金属结合位点更高的预测性能(高敏感性及高特异性)，且能推广应用于多种金属离子类型的结合位点是科研工作者亟需解决的问题。

本发明人在2011年发表了基于模板残基对匹配预测锌结合位点的TEMSP方法(“Structure-based de novo prediction of zinc-binding sites inproteinsofunknown function”，《Bioinformatics》(以下简称文献1))。在该文中详述了，TEMSP方法以残基对(residue pairs)为单位，基于未知蛋白中的残基对与天然蛋白中金属结合位点配体残基对的构象相近的原理做初始预测。TEMSP方法较其他方法预测性能有较大提升，但对未知蛋白的预测性能仍然较低。仍存在不足是，因为TEMSP方法以残基对为单位同时依据模板构象预测潜在配体残基侧链构象，当预测的金属结合位点残基数目是奇数时，至少有一个潜在配体残基侧链构象预测会用到两个模板，导致会同时输出两个侧链构象预测结构。本专利是以单残基为模板基础，实现了很大跨越，可以良好的解决前述方法的不足。由于起始基础不同，上层构架和后面的很多分析处理环节也和2011年文章有很大不同。文献1的所有内容都通过引用的方式并入本文。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种蛋白质三维结构中金属离子结合位点单配体残基模板库的建立方法，以及一种基于其的预测方法。

为了实现上述目的，作为本发明的一个方面，本发明提供了一种蛋白质三维结构中金属离子结合位点单配体残基模板库的建立方法，包括以下步骤：

收集蛋白质三维结构中金属离子结合位点的单残基匹配信息；

从获得的所述匹配信息中提取蛋白质链上规则的金属结合位点局域结构；

分解所述金属结合位点，建立单配体残基与金属离子相对空间位置关系的模板库。

作为本发明的另一个方面，本发明还提供了一种基于蛋白质三维结构中金属离子结合位点的单配体残基模板库的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过预先建立的蛋白质三维结构中金属离子结合位点单配体残基模板库中的模板与待预测蛋白质上的同类型残基进行匹配，以此对蛋白质三维结构中金属离子结合位点的单配体残基是否匹配进行预测；