[发明专利]基于朴素贝叶斯模型的大肠杆菌利福平抗性突变预测方法

权利要求书

1.一种基于朴素贝叶斯模型的大肠杆菌利福平抗性突变预测方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)收集现有报道中导致利福平抗性阳性突变的大肠杆菌RNA聚合酶β亚基中氨基酸突变位点和突变情况，作为阳性突变体；并确认大肠杆菌RpoB中利福平抗性区间；

(2)搜集现有报道中细菌的RNA聚合酶β亚基序列，将其与大肠杆菌的RNA聚合酶β亚基做比对，得到氨基酸突变位点和突变情况，剔除与步骤(1)阳性突变重叠的部分，余下的突变作为阴性突变体；

(3)预测所得阳性突变体和阴性突变体的蛋白性质参数数据集；所述蛋白性质参数包括展开自由能、位置特异性以及蛋白中的芳香族残基比例；

(4)利用得到的蛋白性质参数数据集训练朴素贝叶斯模型，得到适合于预测蛋白性质参数对应的突变表型的朴素贝叶斯模型；利用上述模型对大肠杆菌RpoB中利福平抗性区间内每个位置的氨基酸突变后的突变表型进行预测。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(1)所述阳性突变体的突变情况如表1所示：

表1

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(1)所述大肠杆菌RpoB中利福平抗性区间如表2所示：

表2

4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(2)是在NCBI中搜集碱基长度1000-1400bp的细菌RNA聚合酶β亚基序列。

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(2)所述阴性突变体的突变情况如表3所示：

表3

6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(3)所述预测所得阳性突变体和阴性突变体的蛋白性质参数，是利用PremPS Server在线网站预测。

7.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(4)所述利用模型对突变表型进行预测，是将大肠杆菌RpoB中利福平抗性区间内的氨基酸突变成另外19种氨基酸，在PremPS Server上预测突变体的蛋白性质参数，然后利用朴素贝叶斯模型预测突变表型。