申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2020-07-21

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN112085244B

主分类号：G16B40/00

分类号：G16B40/00;G16B20/00;G16B15/00;G16B30/10;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2021.01.01#实质审查的生效;2020.12.15#公开

摘要：一种基于残基接触图的多目标优化蛋白质结构预测方法，包括以下步骤：首先利用TripletRes、MetaPSICOV、RaptorX、STOP‑Contact预测目标蛋白质序列的残基接触图；其次，设计打分函数对种群初始化；然后，通过片段重组、组装对种群进行采样；最后，针对不同的预测服务器，根据设计的contact能量函数计算得到四个contact能量，通过调和平均数和标准差的加权打分函数EtotalCn对种群中的所有构象进行排序，选出最后一代中的第一个构象作为预测结果。本发明能够缓解由于单一的残基接触图预测不精确导致蛋白质错误折叠，从而增加多样性，提高整体预测精度。

主权项：1.一种基于多目标优化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输入目标蛋白质的序列信息，利用TripletRes服务器、MetaPSICOV服务器、RaptorX服务器、STOP-Contact服务器预测目标序列的残基接触图；2根据目标蛋白质序列从ROBETTA服务器上获取3片段和9片段的片段库文件；3根据残基接触图中残基对间的置信度，将残基对的置信度按照从大到小排列，并且选取前2L个接触信息，L为目标蛋白质的序列长度；4设置参数：种群规模NP，最大迭代次数G，温度因子β，ωT，ωP，ωR和ωS分别代表根据服务器TripletRes、MetaPSICOV、RaptorX和STOP-Contact预测的残基接触图计算出的contact能量所对应的权重；5设置g＝1，g∈{1,2,...,G}；6种群初始化，过程如下：6.1利用Rosetta协议第一、二阶段产生生成2NP个初始构象Cn，n＝{1,2，…,2NP}；6.2用Rosettascore3能量函数计算种群中每个个体的能量，个体Cn的能量为score3Cn，并且根据四个不同contact预测服务器预测的残基接触图计算相应的四个contact能量ECCn，并分别记为EC1Cn，EC2Cn，EC3Cn和EC4Cn，其中ECCn的计算公式如下： 其中，N是残基对接触总数，是残基接触图中第k个残基对i,j接触的置信度，是目标蛋白中第k个残基对i,j之间的距离，dcon为阈值8，EC1Cn代表根据TripletRes服务器预测的残基接触图计算出的contact能量，EC2Cn代表根据MetaPSICOV服务器预测的残基接触图计算出的contact能量，EC3Cn代表根据RaptorX服务器预测的残基接触图计算出的contact能量，EC4Cn代表根据STOP-Contact服务器预测的残基接触图计算出的contact能量；6.3根据EtotalCn对种群中的个体进行由低到高排序，取前NP个个体作为初始化种群，EtotalCn的计算公式如下： 7构象重组、组装，操作如下：7.1Cn为种群中第n个个体，并在种群中选择两个不同于目标构象的两个构象Cn1，Cn2，在这两个构象中随机选择三个不同的片段，替换构象Cn中相应位置的片段，生成新的重组构象C′n；7.2根据初始种群中的每个构象C′n，进行3片段和9片段组装，生成新的构象C″n；7.3若score3C′n＞score3C″n，则用构象C″n代替C′n，否则，使用玻尔兹曼概率接受新的构象，生成新的子代种群NP个个体，与父代种群中NP个个体一起形成新的种群，新的种群为2NP个个体，实现新的种群更新；8种群更新操作，重复步骤6.2～6.3，并选前NP个个体作为新的种群；9设置g＝g+1，若g＞G，则执行步骤10；否则，转至7；10输出第G代中第一个构象作为最终预测的结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种基于残基接触图的多目标优化蛋白质结构预测方法

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