[发明专利]一种基于差分进化的蛋白质二聚体结构预测方法

摘要

一种基于差分进化的蛋白质二聚体结构预测方法，首先，使用I‑TASSER服务器分别预测出蛋白质二聚体的两条链的结构信息，提升了蛋白质每条单链的空间结构的预测精度；然后，通过种群个体的设计将原先的蛋白质二聚体结构预测问题转换成搜索最优个体的优化问题，降低了计算代价；最后，通过使用差分进化算法搜索最优个体，提升了蛋白质二聚体结构的预测精度。本发明提供一种计算代价低、搜索效率高的基于差分进化的蛋白质二聚体结构预测方法。

主权项

1.一种基于差分进化的蛋白质二聚体结构预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：1)输入待预测蛋白质二聚体中的两条链的序列信息，分别记作Chain1与Chain2；2)对于输入的序列信息Chain1与Chain2，使用I‑TASSER服务器预测出对应的三维空间结构信息，分别记作T1与T2；3)计算T1与T2的中心点坐标，分别记作o1与o2：其中，N₁与N₂分别表示T₁与T₂中含有的氨基酸数目，与分别表示T₁与T₂中的第i个氨基酸的中心碳原子C_α的坐标；4)计算T₁中每个氨基酸的C_α的坐标与o₁之间的欧氏距离并在所有氨基酸对应的计算得到后，选择最大的记作5)计算T₂中每个氨基酸的C_α的坐标与o₂之间的欧氏距离并在所有氨基酸对应的计算得到后，选择最大的记作6)参数设置：设置种群规模NP，突变因子F，交叉概率CR，最大迭代次数Gmax，初始化迭代次数G＝0；7)种群初始化：随机生成初始化种群P＝{S₁,S₂,...,S_i,...,S_NP}，S_i＝(s_i,1,s_i,2,s_i,3,s_i,4,s_i,5,s_i,6)为种群P中的第i个个体，s_i,1、s_i,2、s_i,3、s_i,4、s_i,5与s_i,6为S_i的6个元素，其中s_i,1与s_i,2的取值范围为0到1，s_i,3的取值范围为0到s_i,4、s_i,5与s_i,6的取值范围为0到2π；8)对于种群中的每个个体Si，根据如下方式组装T1与T2，并计算该个体的得分score(Si)：8.1)根据Si中的后三个元素si,4、si,5与si,6，计算出一个三维空间旋转矩阵R：8.2)固定T₁，将T₂中的所有原子坐标信息，根据旋转矩阵R进行旋转，将旋转后的T₂记作8.3)根据Si中的前三个元素与o1，计算出一个新的三维空间点onew：其中ζ＝1‑2·s_i,1，T表示向量的转置；8.4)固定T₁，将平移，使得平移后的的中心点与o_new重合，记平移后的为此时，T₁与形成的复合物被看作为个体S_i对应的蛋白质二聚体空间构象，记作8.5)在中，根据T₁与之间的交互残基对数目n_inter与冲突残基对的数目n_clash，计算得分score(S_i)：score(Si)＝ninter‑nclash其中，当分别来自T₁与的残基AA_1,k与AA_2,l的C_α原子之间的欧氏距离处于区间[d_low,d_high]时，交互残基对数目n_inter加1，当分别来自T₁与的残基AA_1,k与AA_2,l的C_α原子之间的欧氏距离处于区间[0,d_low)时，冲突残基对数目n_clash加1；9)根据差分进化算法，对种群P中的每个个体Si,i∈{1,2,…,NP}作如下处理：9.1)从当前种群中P随机选择三个不同的个体Sa、Sb与Sc，其中a≠b≠c≠i，根据如下等式生成一个突变个体Smutant：Smutant＝Sa+F·(Sb‑Sc)9.2)将Si中的元素信息复制到交叉个体Scross中，再在Scross的6个元素中随机选择一个元素scross,j，使用Smutant中对应的元素smutant,j替换，最后，对于Scross中的每一个元素，使用随机生成的0到1之间的随机数R来控制是否使用Smutant中对应的元素来替换：若R＜CR，则替换，否则不替换；9.3)根据步骤8)，分别计算Scross与Si对应的得分score(Scross)与score(Si)；9.4)如果score(Scross)＞score(Si)，则使用Scross替换种群P中的Si，否则Si保留在种群P中；10)G＝G+1，如果G＞Gmax，则根据当前种群P中得分最高的个体Sbest，使用步骤8)组装T1与T2，生成的新空间构象decoybest作为最终的预测结构输出，否则返回步骤9)。