[发明专利]一种基于差分进化局部扰动的蛋白质构象空间优化方法有效

专利信息
申请号: 201811000740.X 申请日: 2018-08-30
公开(公告)号: CN109360596B 公开(公告)日: 2021-08-03
发明(设计)人: 张贵军;刘俊;彭春祥;周晓根;王柳静;李远锋 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G16B15/00 分类号: G16B15/00;G06N3/00
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 进化 局部 扰动 蛋白质 构象 空间 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种基于差分进化局部扰动的蛋白质构象空间优化方法,其特征在于,所述构象空间优化方法包括以下步骤:

1)输入预测蛋白质的序列信息;

2)设置参数,过程如下:

2.1)构象搜索差分进化参数:种群规模NP,迭代次数G;

2.2)二面角扰动差分进化参数:种群规模NP′,迭代次数G′,交叉概率CR,变异算子F;

3)种群初始化:迭代Rosetta协议第一、二、三阶段,产生具有NP个个体的种群P={P1,P2,...,PNP},其中Pn表示种群P中的第n个个体,n∈{1,2,...,NP};

4)设g=1,其中g∈{1,2,...,G};

5)设n=1,其中n∈{1,2,...,NP};

6)变异操作,过程如下:

6.1)从种群P中随机选择三个互不相同的个体Pselect1、Pselect2、Pselect3

6.2)在[0,L-3]内生成两个不同的均匀随机整数rand1和rand2,其中L表示氨基酸序列的长度;

6.3)将Pselect1的第rand1至rand1+2号残基的二面角值替换成Pselect2对应残基的二面角值,将Pselect1的第rand2至rand2+2号残基的二面角值替换成Pselect3对应残基的二面角值,形成变异后的个体Pmutate

7)交叉操作,过程如下:

7.1)在[0,L-3]内生成与rand1和rand2不同的均匀随机整数rand3;

7.2)将Pmutate的第rand3至rand3+2号残基的二面角值替换成Pn对应残基的二面角值,形成交叉后的个体Pcross

8)利用Psipred算法获取Pcross的二级结构信息,随机选择一段二级结构为loop且长度大于4的区域,记作[b,e],其中b和e分别表示该区域第一个残基和最后一个残基的残基号;

9)利用Rosetta协议第四阶段使用的片段组装技术对Pcross的[b,e]区域执行一次片段组装,得到片段组装后的个体Passem

10)对Passem的[b,e]区域进行局部扰动,过程如下:

10.1)以Passem第b至e号残基二面角和ψ对应的键作为旋转轴,取键方向上的单位向量得到旋转轴坐标,记作Ω={ω12,...,ωS},其中S表示旋转轴数量,ωs=(xs,ys,zs)表示第s个旋转轴的坐标,s∈{1,2,...,S};

10.2)记旋转角度Φ={φ12,...,φS},其中φs表示第s个旋转轴对应的旋转角度,即Passem的[b,e]区域第s个二面角的扰动角度;

10.3)以Passem第e至L号残基的Cα原子作为旋转点,记作X={χ12,...,χK},其中K表示旋转点数量,χk=(xk,yk,zk)表示第k个旋转点的坐标,k∈{1,2,...,K};

10.4)模型评估,过程如下:

10.4.1)将X中的旋转点χk依次按照旋转角φs绕旋转轴ws旋转,其中k∈{1,2,...,K},s∈{S,S-1,...,1};得到旋转后的X′={χ′1,χ′2,...,χ′K},χ′k=(x′k,y′k,z′k);

10.4.2)打分函数,按如下公式计算Φ对应的得分:

10.5)求解最优的Φ,使其得分最低,过程如下:

10.5.1)初始化:生成初始种群Γ={Φ12,...,ΦNP′},其中

10.5.2)设g′=1,其中g′∈{1,2,...,G′};

10.5.3)设n′=1,其中n′∈{1,2,...,NP′};

10.5.4)变异操作,过程如下:

10.5.4.1)从种群Γ中选择得分最低的个体,记作Φbest;再随机选择两个互不相同且与Φbest不同的个体,记作Φselect1、Φselect2

10.5.4.2)按如下方式生成变异后的个体Φmutate

10.5.5)交叉操作,过程如下:

10.5.5.1)在[1,S]内生成均匀随机整数srand

10.5.5.2)生成S个均匀随机小数Rs,Rs∈[0,1],s∈{1,2,...,S};

10.5.5.3)按如下方式生成交叉后的个体Φcross

10.5.6)选择操作,过程如下:

10.5.6.1)根据步骤10.4)计算Φn′和Φcross的得分Dn′和Dcross

10.5.6.2)若Dcross<Dn′,用Φcross替换种群Γ中的个体Φn′

10.5.7)n′=n′+1;若n′≤NP′,转至步骤10.5.4);

10.5.8)g′=g′+1;若g′≤G′,转至步骤10.5.3);

10.5.9)从种群中选择五个能量最低的个体作为候选扰动角度,记作Η={Φ12345};

10.6)选择扰动,过程如下:

10.6.1)设i=1,其中i∈{1,2,3,4,5};

10.6.2)将H中的第i个个体Φi的扰动角度添加到Passem对应的二面角上,形成扰动后的个体Pperturb

10.6.3)用Rosetta score3能量函数计算Passem和Pperturb的能量Eassem和Eperturb,并按照如下公式计算接收扰动的概率:

10.6.4)生成均匀随机小数rand4,rand4∈[0,1];若pacc<rand4,令Ptrial=Pperturb,转至步骤11);否则,转至步骤10.6.5);

10.6.5)i=i+1;若i≤5,转至步骤10.6.2);否则,令Ptrial=Passem

11)用Rosetta score3能量函数计算Ptrial和Pn的能量,根据Metropolis准则决定是否用Ptrial替换种群P中的个体Pn

12)n=n+1;若n≤NP,转至步骤6);

13)g=g+1;若g≤G,转至步骤5);

14)利用SPICKER聚类算法输出最终的预测结果。

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