本文選題：蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu) + 蛋白質(zhì)活性位點(diǎn)　； 參考：《上海交通大學(xué)》2011年碩士論文

【摘要】：在后基因組時(shí)代,生命科學(xué)的中心任務(wù)是闡明基因組所表達(dá)的真正執(zhí)行生命活動(dòng)的全部蛋白質(zhì)的表達(dá)規(guī)律和生物功能。蛋白質(zhì)與配體相互作用以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能之間的關(guān)系是后基因組時(shí)代研究的核心內(nèi)容,而蛋白質(zhì)的結(jié)合位點(diǎn)的預(yù)測(cè)是這些研究領(lǐng)域的理論基礎(chǔ),同時(shí)也是基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)中至關(guān)重要的步驟,對(duì)計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)和復(fù)合物結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)具有重要意義,也是生物信息學(xué)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)。 配體小分子通常結(jié)合于蛋白質(zhì)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(zhì)表面尋找一些凹陷區(qū)域作為候選的蛋白質(zhì)活性位點(diǎn)。本文中我們提出了了一種新穎的算法稱為ConHull,首先通過(guò)三維凸包和蛋白質(zhì)溶劑可及性表面相比較的方式計(jì)算出位于蛋白質(zhì)口袋區(qū)域的原子,并通過(guò)K-means聚類方法將這些原子分成7個(gè)簇作為候選的活性位點(diǎn)。其次,將這些候選位點(diǎn)按照其體積進(jìn)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(jìn)行進(jìn)一步的排序。最后,在這些預(yù)測(cè)得的活性位點(diǎn)中,最保守的三個(gè)候選位點(diǎn)就是本文中得出的蛋白質(zhì)活性位點(diǎn)。 為了驗(yàn)證ConHull算法的有效性,我們將它和其他三個(gè)不同類型的預(yù)測(cè)工具進(jìn)行比較,分別是LIGSITEcs, PASS和SURFNET,并采用210個(gè)經(jīng)典的非冗余的蛋白配體復(fù)合物作為測(cè)試數(shù)據(jù)集。在我們算法中,總預(yù)測(cè)成功率超過(guò)90%,并且高于其預(yù)測(cè)工具。從我們的算法可以知道,蛋白質(zhì)活性位點(diǎn)預(yù)測(cè)不僅僅只是一個(gè)幾何問(wèn)題,每個(gè)口袋的空間大小,即體積在預(yù)測(cè)中確實(shí)是一個(gè)很重要的因素,但序列保守性分值的添加也可以增加預(yù)測(cè)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(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：R341

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本文編號(hào)：1928462