[发明专利]一种基于构象多样性策略的蛋白质三维结构预测方法

说明书

一种基于构象多样性策略的蛋白质三维结构预测方法，在遗传算法的框架下，采用Rosetta标准协议；利用遗传算子对构象的loop区域进行操作，增强对loop区域的空间搜索；引入基于蛋白质二级结构信息的多样性指标，结合构象的能量值作为种群更新的选择标准，增强种群多样性的同时降低能量函数不精确带来的不利影响，从而预测出精度更高的近天然态构象。本发明提供一种预测精度较高的基于构象多样性策略的蛋白质三维结构预测方法。

技术领域

本发明涉及生物信息学、计算机应用领域，尤其涉及的是一种基于构象多样性策略的蛋白质三维结构预测方法。

背景技术

蛋白质分子是组成人体一切细胞、组织的重要成分。机体所有重要的组成部分都需要有蛋白质的参与。蛋白质的功能十分丰富，对机体的正常运行起着至关重要的作用。而蛋白质的三维结构决定着蛋白质的功能，蛋白质只有正确的折叠成特定的三维结构才能产生特有的生物功能。由于蛋白质错误折叠引起的疾病并不少见。因此，要了解蛋白质的功能、治愈与蛋白质有关的多种疾病，就必须获得蛋白质的三维结构。

二十世纪末以来，生命科学领域飞速发展，作为生物体内分布最广、功能最复杂的一类大分子，蛋白质受到尤为广泛的关注和研究。蛋白质的三维结构预测是生物信息学的一个重要任务。不同的蛋白质拥有不同的氨基酸序列，所有蛋白质都会在其一维序列的基础上折叠形成特定的三维结构，了解蛋白质的三维结构是研究其生物功能的基础。目前蛋白质的三维结构主要通过X射线晶体衍射和核磁共振成像技术得到，但这两种通过实验的方法获取蛋白质结构的成本均不菲，并且有各自的应用局限。因此，通过计算机技术结合生物信息学的方法模拟蛋白质从氨基酸序列折叠成特定的空间结构的过程，从而预测蛋白质的三维结构就显得尤为重要。从头蛋白质结构预测方法得尤为重要。从头蛋白质结构预测方法不依赖任何已知结构，而是从蛋白质的氨基酸序列出发，根据Anfinsen原则，通过构象搜索方法搜寻目标蛋白质的天然结构。从头蛋白质预测方法的发展也是对“第二遗传密码”的探索过程，具有非凡的物理意义。

目前比较成功的从头蛋白质结构预测方法有David Baker及其团队设计的Rosetta方法、张阳及其团队开发的QUARK方法等。但是至今还没有一种非常完善的蛋白质三维结构预测方法。目前主要的技术难点来源于两个方面，一方面是现有的构象空间采样方法的采样能力不够强，另一方面在于能量函数的不精确使得仅以能量值作为构象更新的选择标准并不能产生十分令人满意的结果。

因此，目前的蛋白质三维结构预测方法存在不足，需要改进。

发明内容

为了克服蛋白质构象空间采样方法的采样能力不够强和能量函数不精确带来的不利影响，本发明基于遗传算法的框架，提出了一种基于构象多样性策略的蛋白质三维结构预测方法，在遗传算法的框架下，采用Rosetta标准协议；利用遗传算子对构象的loop区域进行操作，增强对loop区域的空间搜索；引入基于蛋白质二级结构信息的多样性指标，结合构象的能量值作为种群更新的选择标准，增强种群多样性的同时降低能量函数不精确带来的不利影响。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于构象多样性策略的蛋白质三维结构预测方法，所述预测方法包括以下步骤：

1)给定预测蛋白质序列信息；

2)设置系统参数：种群规模N，种群的进化次数G_max，重组概率p_c，变异概率p_m；

3)第一阶段，种群初始化：迭代Rosetta协议第一阶段的片段组装，产生具有N个个体的初始种群令

4)第二、三、四阶段基于相应的Rosetta协议，分别执行步骤5)至步骤9)；

5)开始迭代，设g＝1，其中种群代数g∈{1,2,...,G_max}；