[发明专利]一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置在审
申请号: | 202210691742.8 | 申请日: | 2022-06-17 |
公开(公告)号: | CN114999587A | 公开(公告)日: | 2022-09-02 |
发明(设计)人: | 丁显廷;杰西卡;贝哈法里德;沈易鞍;杨天奇 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | G16C20/50 | 分类号: | G16C20/50;G16C20/30;G16C20/40;G16C20/70;G06N3/12 |
代理公司: | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人: | 郑立 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 随机 搜索 算法 对接 评估 蛋白质 多肽 设计 集成 装置 | ||
1.一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,包括集成结构预测模块和集成对接模块,其中集成结构预测模块用于生成多肽序列的预测三维结构,集成对接模块用于生成多肽序列,并将多肽序列的预测三维结构与目标蛋白的三维结构对接,计算三维结构中多肽与目标蛋白的相互作用的参数,基于定义的评分评价通过随机搜索算法选取优化的多肽序列。
2.如权利要求1所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,所述集成对接模块采用Python编程语言编写的算法生成多肽序列。
3.如权利要求1所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,所述集成对接模块采用基于遗传进化过程的差异进化算法来产生多肽序列,所述差异进化算法包括初始化过程、突变过程、交叉过程和选择过程,所述初始化过程产生初始序列,所述突变过程产生突变序列,所述交叉过程产生交叉序列,所述选择过程包括生成所有多肽序列的预测三维结构,并将所有多肽序列的预测三维结构与目标蛋白的三维结构对接,计算三维结构中多肽与目标蛋白的相互作用的参数,基于定义的评分评价选择多肽序列;重复突变过程、交叉过程和选择过程,每一次将选择的多肽序列作为下一次迭代的初始序列进行传播,直到选择的多肽序列的评分评价值不再显著提高。
4.如权利要求3所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,所述初始序列由20种氨基酸中随机选择序列长度生成,突变序列由所述20种氨基酸中随机选择一个残基替换初始序列中随机选择的一个位置的残基得到突变序列,初始序列被突变多次,得到多个突变序列,将所有突变后的残基按照其在突变序列中的位置进行排列组合,而其余残基及其位置不变,生成多个交叉序列。
5.如权利要求4所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,所述初始序列被突变3次,一个初始序列产生3个突变序列,通过排列组合3个突变序列中所有的突变后的残基,而其余残基及其位置不变,生成6个交叉序列,共生成10个序列。
6.如权利要求1所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,所述集成结构预测模块包含蛋白质结构预测工具,对生成的多肽序列的三维结构进行建模,生成多肽序列的预测三维结构。
7.如权利要求3所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,所述集成对接模块包含对接工具,用于评估生成的多肽序列与目标蛋白三维结构之间的相互作用,进行对接计算,具体获得表示多肽与目标蛋白三维结构对接位姿质量的均方根偏差RMSD值与表示多肽与目标蛋白三维结构相互作用强度的对接结合分数,评分评价定义为RMSD值与对接结合分数绝对值的比值,具体如下公式所示:
评分评价=RMSD/|对接结合分数|,
具体到每一个多肽和目标蛋白三维结构对接计算获得的评分评价的值即为评分评价值。
8.如权利要求4所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,所述20种氨基酸分别为丝氨酸、苏氨酸、缬氨酸、甲硫氨酸、天冬氨酸、亮氨酸、赖氨酸、异亮氨酸、精氨酸、丙氨酸、苯丙氨酸、色氨酸、酪氨酸、天冬酰胺、谷氨酸、谷氨酰胺、半胱氨酸、脯氨酸、组氨酸、甘氨酸。
9.如权利要求1所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,所述随机搜索算法选用模拟退火算法、进化策略、遗传算法中的一种。
10.如权利要求1所述的一种基于随机搜索算法和对接评估的蛋白质多肽设计集成装置,其特征在于,集成对接模块生成多肽序列时,通过设置序列的长度、突变残基的数量和每次迭代生成的肽的数量,用于优化生成的多肽序列。
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