本文選題：蛋白質三維結構 + 蛋白質活性位點��； 參考：《上海交通大學》2011年碩士論文

【摘要】：在后基因組時代,生命科學的中心任務是闡明基因組所表達的真正執(zhí)行生命活動的全部蛋白質的表達規(guī)律和生物功能。蛋白質與配體相互作用以及蛋白質結構與功能之間的關系是后基因組時代研究的核心內容,而蛋白質的結合位點的預測是這些研究領域的理論基礎,同時也是基于結構的藥物設計中至關重要的步驟,對計算機輔助藥物設計和復合物結構預測具有重要意義,也是生物信息學領域一個重要的研究熱點。 配體小分子通常結合于蛋白質表面類似口袋的區(qū)域,許多基于幾何的算法都基于這一特性,在蛋白質表面尋找一些凹陷區(qū)域作為候選的蛋白質活性位點。本文中我們提出了了一種新穎的算法稱為ConHull,首先通過三維凸包和蛋白質溶劑可及性表面相比較的方式計算出位于蛋白質口袋區(qū)域的原子,并通過K-means聚類方法將這些原子分成7個簇作為候選的活性位點。其次,將這些候選位點按照其體積進行排序,體積最大的前四者被保留,按照平均序列保守性分值進行進一步的排序。最后,在這些預測得的活性位點中,最保守的三個候選位點就是本文中得出的蛋白質活性位點。 為了驗證ConHull算法的有效性,我們將它和其他三個不同類型的預測工具進行比較,分別是LIGSITEcs, PASS和SURFNET,并采用210個經典的非冗余的蛋白配體復合物作為測試數據集。在我們算法中,總預測成功率超過90%,并且高于其預測工具。從我們的算法可以知道,蛋白質活性位點預測不僅僅只是一個幾何問題,每個口袋的空間大小,即體積在預測中確實是一個很重要的因素,但序列保守性分值的添加也可以增加預測的成功率。
[Abstract]:In the post-genome era, the central task of life science is to clarify the expression laws and biological functions of all proteins expressed by the genome that really carry out life activities. The interaction between protein and ligand and the relationship between protein structure and function are the core contents of the post-genomic era, and the prediction of protein binding sites is the theoretical basis of these research fields. It is also a crucial step in structure-based drug design, which is of great significance for computer-aided drug design and complex structure prediction, and is also an important research hotspot in the field of bioinformatics. Small ligand molecules are usually bound to pocket-like regions on protein surfaces. Many geometric-based algorithms are based on this property and seek hollow regions on protein surfaces as candidate protein active sites. In this paper, a novel algorithm called ConHull is proposed. Firstly, the atoms located in the protein pocket region are calculated by comparing the three-dimensional convex hull with the accessible surface of the protein solvent. These atoms were divided into 7 clusters as candidate active sites by K-means clustering method. Secondly, these candidate sites are sorted according to their volume, and the top four candidates with the largest volume are retained and further sorted according to the average conservative score of the sequence. Finally, among these predicted active sites, the three most conserved candidate sites are the protein active sites obtained in this paper. To verify the effectiveness of the ConHull algorithm, we compared it with three different types of prediction tools, namely LIGSITEcs, PASS and Surfnet, and used 210 classic non-redundant protein ligand complexes as test data sets. In our algorithm, the total prediction success rate is more than 90% and higher than its prediction tool. From our algorithm, we can see that the prediction of protein active sites is not just a geometric problem, but the size of each pocket space, that is, the volume, is a very important factor in the prediction. But the addition of conservative score can also increase the success rate of prediction.
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：R341

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