[发明专利]一种残基接触引导loop扰动的群体蛋白质结构预测方法

摘要

一种残基接触引导loop扰动的群体蛋白质结构预测方法，首先，采用片段重组和片段组装策略，广泛的搜索构象空间；然后，利用预测的残基接触图实时构建loop区域扰动模型，利用差分进化算法快速求解扰动量，生成结构多样化的候选构象，进一步改善二级结构间的位置关系；最终，提高整体结构的精度和效率。本发明提供一种预测精度较高的残基接触引导loop扰动的群体蛋白质结构预测方法。

主权项

1.一种残基接触引导loop扰动的群体蛋白质结构预测方法，其特征在，所述蛋白质结构预测方法包括以下步骤：1)输入预测蛋白质的目标序列、9残基片段库和预测的残基接触图；2)设置参数：种群规模NP、迭代次数G；3)种群初始化：随机选择目标序列的滑动窗口进行片段组装，直至所有残基都至少被替换过一次，迭代此过程生成初始种群P＝{P₁,P₂,...,P_NP}，其中P_n表示种群P中的第n个蛋白质构象，n∈{1,2,...,NP}；4)设g＝1，其中g∈{1,2,...,G}；5)设n＝1，其中n∈{1,2,...,NP}；6)片段重组，过程如下：6.1)从种群P中随机选择三个互异且不同于目标构象P_n的构象P_r1、P_r2和P_r3；6.2)从构象P_n、P_r1和P_r2中随机选择三个不同位置的片段f₁、f₂和f₃，片段长度为9；6.3)用片段f₁、f₂和f₃替换构象P_r3中相应位置的片段，生成重组构象P′；7)片段组装，过程如下：7.1)从重组构象P′中随机选择一个窗口宽度为9的滑动窗口W_f；7.2)从滑动窗口W_f相应的片段库中随机选择一个片段替换原有片段，生成构象P″；7.3)利用Rosetta score3能量函数计算构象P′和P″的能量，并根据boltzmann准则决定片段组装是否成功；7.4)若片段组装失败，转至步骤7.1)，重新进行片段组装；8)基于loop区域的局部扰动，过程如下：8.1)利用DSSP算法计算构象P″的二级结构，随机选择一个loop区域，记作[L^b,L^e]，其中L^b和L^e分别表示该loop区域的起始残基编号；将该loop区域两端连接的非loop二级结构区域记作[b₁,e₁]和[b₂,e₂]；8.2)从预测的残基接触图中选取[b₁,e₁]和[b₂,e₂]间的接触对构建扰动模型：其中R为接触对的数量，为残基对(i,j)之间的C_β原子距离，p^r为残基对(i,j)存在接触的概率，i∈{b₁,b₁+1,…,e₁}、j∈{b₂,b₂+1,…,e₂}，残基冲突阈值残基接触阈值8.3)以[L^b,L^e]中的二面角扰动量为变量，以最小化C_score为目标，利用差分进化算法求解10组扰动量；其中和分别表示第l个残基的二面角和ψ上的扰动量，l∈{L^b,L^b+1,…,L^e}；8.4)用生成的10组扰动量分别对构象P″进行loop区域扰动，生成10个候选构象9)构象更新，过程如下：9.1)设i＝1，其中i∈{1,2,...,10}；9.2)计算构象P_n和P_i^*的能量，并根据boltzmann准则决定是否用P_i^*替换P_n；若替换成功，转至步骤10)；9.3)i＝i+1；若i≤10，转至步骤9.2)；10)n＝n+1；若n≤NP，转至步骤6)；11)g＝g+1；若g≤G，转至步骤5)；12)利用蛋白质结构聚类算法SPICKER对接收的构象进行聚类，以最大类的中心作为预测结果。