[发明专利]人类1型双载蛋白Src同源结构域3结合肽的亲和力预测及分析方法

摘要

本发明公开了一种人类1型双载蛋白Src同源结构域3结合肽的亲和力预测及分析方法，先选取氨基酸的电性性质、立体性质、疏水性质和氢键性质参数，采用主成分分析法建立氨基酸理化性质归类得分，再用该得分对肽序列中的每个氨基酸残基进行表征，实现肽序列结构的参数化描述，再用遗传算法从肽序列结构参数中挑选出与亲和力密切相关的特征参数，采用高斯过程方法建立特征参数与亲和力的关系模型即亲和力预测及分析模型，最后通过分析模型的超参数获得影响肽亲和力的结构因素，通过模型预测得到肽的亲和力值；本发明可以为高通量筛选具有高亲和力的人类1型双载蛋白Src同源结构域3结合肽提供有力的工具，进而促进人类1型双载蛋白Src同源结构域3结合肽类抑制剂的开发研究。

主权项

人类1型双载蛋白Src同源结构域3结合肽的亲和力预测及分析方法，其特征在于，包含如下步骤：a．氨基酸理化性质归类得分的建立选取氨基酸的电性性质参数、立体性质参数、疏水性质参数和氢键性质参数，采用主成分分析方法，获得足以表征氨基酸电性性质、立体性质、疏水性质和氢键性质的主成分，计算每个主成分得分矢量，将其定义为氨基酸理化性质归类得分；b．肽序列结构的参数化描述选择已知亲和力大小的人类1型双载蛋白Src同源结构域3结合肽，应用步骤a建立的氨基酸理化性质归类得分对肽序列中的每个氨基酸残基进行表征，获得组成肽的所有氨基酸残基的理化性质归类得分，作为肽序列结构参数；c．与亲和力最为密切相关的特征参数的选取采用遗传算法从步骤b所得的肽序列结构参数中挑选出与亲和力最为密切相关的特征参数；d．亲和力预测及分析模型的建立采用高斯过程方法建立步骤c所得特征参数与亲和力的关系模型即亲和力预测及分析模型；e．肽的亲和力预测及分析通过对步骤d建立的亲和力预测及分析模型的超参数进行分析，获得影响肽亲和力的结构因素；针对未知亲和力大小的肽，根据其氨基酸序列计算出步骤c选出的特征参数的具体数值，再输入步骤d建立的亲和力预测及分析模型中进行计算，即得到肽与人类1型双载蛋白Src同源结构域3的亲和力值。