[发明专利]一种基于残基信息动态选择策略的蛋白质结构预测方法

摘要

一种基于残基信息动态选择策略的蛋白质结构预测方法，在Rosetta的基本框架下，引入距离谱和残基接触信息来弥补能量函数精确性的不足。首先，初始化构象，并针对loop区进行交叉、变异来生成新构象；然后，分别利用距离谱和残基接触信息设计两种不同的选择策略，同时根据各选择策略的历史成功信息计算其选择概率；最后，根据选择概率动态自适应地选择策略指导种群更新；迭代上述过程直至满足条件后输出结果。本发明提供一种预测精度较高的基于残基信息动态选择策略的蛋白质结构预测方法。

主权项

1.一种基于残基信息动态选择策略的蛋白质结构预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)给定目标蛋白的序列信息；2)根据序列信息从QUARK服务器上得到距离谱文件；3)根据序列信息从RaptorX服务器上得到残基接触信息文件；4)设置参数：种群大小NP，算法的最大迭代代数G，交叉因子CR，选择因子SR，温度因子β，接触信息因子βcon，置迭代代数g＝0；5)种群初始化：随机片段组装生成NP个初始构象Ci，i＝{1,2，…,NP}；6)对种群中的每个构象个体C_i，i＝{1,2，…,NP}看作目标构象个体进行如下操作生成变异构象6.1)在1到NP范围内随机生成三个正整数n1,n2,n3,且n1≠n2≠n3≠i；6.2)在构象C_n1上随机选择一个loop区的片段替换C_n3相同位置的所对应的片段，然后在C_n2上随机选择一个不同于C_n1上选则的loop区的片段替换C_n3相同位置的所对应的片段，然后对C_n3进行一次片段组装生成变异构象7)对每个变异构象执行交叉操作生成交叉操作生成测试构象过程如下：7.1)生成随机数rand1，其中rand1∈(0,1)；7.2)若随机数rand1≤CR，则从目标构象中随机选择一个loop区的片段替换变异构象相同位置所对应的片段，否则变异构象保持不变；8)对每个目标构象和测试构象进行如下操作；8.1)用Rosetta score3能量函数分别计算与的能量：和8.2)若则构象替换否则产生一个随机数rand2，其中rand2∈(0,1)，若rand2<SR，则进行步骤8.3)；否则，进行步骤8.6)；8.3)根据距离谱中的残基对分别计算和的残基间距离和然后根据公式(1)和(2)分别计算和的距离误差系数D_trial和D_target，其中，T表示距离谱中残基对的数量，和分别表示和构象中第t对残基m,n对应C_α原子之间的距离，表示距离谱中第t对残基m,n对应的距离谱的峰值距离；8.4)若D_trial<D_target，则构象替换构象接收次数count1加1，否则进行步骤8.5)；8.5)计算目标构象和测试构象的距离误差系数差▽D＝D_trial‑D_target，按照概率以蒙特卡洛准则接受构象若接受，则count1加1，其中β为温度因子；8.6)根据残基接触信息，由公式(3)分别计算和的接触能量Con_trial和Con_target，其中，N表示残基接触信息文件中残基对的总数，k是残基接触信息文件中的第k对残基对，是第p个残基和第q个残基的接触概率，是第p个残基和第q个残基的C_β原子之间的距离；8.7)Con_trial>Con_target，则构象替换构象接收次数count2加1，否则进行步骤8.8)；8.8)计算目标构象和测试构象的距离误差系数差▽Con＝Con_target‑Con_trial，按照概率以蒙特卡洛准则接受构象若接受，则count2加1，其中β_con为接触信息因子；9)g＝g+1，SR＝count1/(count1+count2)迭代运行步骤5)～8)，至g>G为止；10)输出能量最低的构象为最终预测结果。