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一种通过优化器-预测器反馈回路实现抗菌肽活性和/或毒性定向演化的方法 

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申请/专利权人:山东微生茂生物科技有限公司

摘要:本发明涉及生物医药领域,具体涉及一种通过优化器‑预测器反馈回路实现抗菌肽活性和或毒性定向演化的方法。所述方法包括以下步骤:构建种子序列集,对种子序列进行突变;构建预测器,对突变前后的种子序列进行抗菌肽活性和毒性进行预测;构建目标函数F,采用遗传算法构建优化器,将构建的目标函数F作为优化器的适应度函数,计算突变前后序列的适应度函数值,对突变前后序列进行选择,决定是否保留突变序列;设置迭代次数,通过预测器‑优化器反馈回路不断循环优化,获取最优短肽序列。本发明提供了一种更为标准、可靠、完整的通过预测器‑优化器反馈回路实现抗菌肽抗菌活性、毒性的定向演化。

主权项:1.一种通过优化器-预测器反馈回路实现抗菌肽活性和或毒性定向演化的方法,其特征在于,包括以下步骤:构建种子序列集,对种子序列进行突变;构建预测器,对突变前后的种子序列进行抗菌肽活性和毒性进行预测;所述预测器包括抗菌肽预测模型、抗菌肽活性定量构效关系模型和抗菌肽毒性预测模型;利用所述的抗菌肽预测模型、抗菌肽定量构效关系模型以及抗菌肽毒性预测模型构建目标函数F: 其中,C为净电荷,H为疏水性,pm、lm为每个短肽的抗菌活性预测概率和标签,pn、ln为每个短肽的毒性预测概率和标签;采用遗传算法构建优化器,将构建的目标函数F作为优化器的适应度函数,计算突变前后序列的适应度函数值,如果那么突变后序列将替代突变前序列,作为下一次预测器—优化器反馈回路的输入;否则,突变前序列将继续进行突变操作,被输入到预测器—优化器反馈回路中继续进行优化;其中,Fo、Fn为突变前、后序列的适应度函数值,e-ΔET为选择概率;ΔE=Fn-F0,T为参数,默认值为1;设置迭代次数,通过预测器-优化器反馈回路不断循环优化,获取最优抗菌活性和毒性平衡的短肽序列。

全文数据:

权利要求:

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