《人類膜蛋白互動組網路構建》是依託東北師範大學，由王晗擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：人類膜蛋白互動組網路構建
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王晗
- 依託單位：東北師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
複雜疾病嚴重影響人類的健康和生活，蛋白質互動組網路研究能夠在系統層面進行複雜疾病機理研究，以及非實驗性藥理分析和藥物毒副作用預測。依據蛋白質互動組網路認知複雜疾病機理和發現藥物靶點已成為系統生物學領域研究的前沿和熱點。而膜蛋白作為主要藥物靶點，與人類複雜疾病密切相關，在藥物作用機制中發揮著舉足輕重的作用，因此人類膜蛋白互動組網路亟待構建與研究。本項目擬通過結合膜蛋白互動直接預測與多源生物網路數據間接推測兩種途徑，在全蛋白質組中大規模預測膜蛋白互動關係，建立人類膜蛋白互動組網路，發布套用資料庫，為實現基於藥理網路的藥物靶點發現提供網路原型和系統工具。本項目研究將為基於生物網路的藥理分析和疾病研究提供有力支撐，能夠極大地促進相關領域研究的發展，具有較高的理論研究價值和現實套用價值。
結題摘要
以膜蛋白為重要組成的蛋白質互動組網路是促進新型藥物靶點發現的重要課題，也是基於生物網路進行藥理分析和疾病研究的有力支撐，能夠極大地促進相關領域研究和發展，具有足夠的理論研究價值和現實套用價值。 為了實現膜蛋白互動組網路構建，本課題研究的主要內容包括：1）整合包括基因，蛋白，蛋白家族分類，蛋白互動PPI等多源生物數據進行基於生物網路的膜蛋白互動組網路構建；2）通過對藥物靶點膜蛋白結構進行學習和預測，進行基於膜蛋白結構的互動作用預測，用於精確和拓展基於生物網路的膜蛋白組網路構建；3）建立服務於藥理網路分析的膜蛋白藥物靶點發現數據服務。 針對上述研究內容，課題組分別取得如下研究進展：1）建立生物大數據平台Biodata，深度融合多源生物數據和第三方計算工具，實現了面向計算的生物數據服務，不但為基於大數據的生物計算直接提供高效的數據服務支持相應的科學研究，還提供了學術領域內多團隊合作研究的起點；2）基於深度學習的膜蛋白拓撲結構預測，用於區分膜蛋白的主要空間結構構成，可以在海量蛋白質序列中大規模發現潛在的膜蛋白藥物靶點，同時也可以進行藥物作用靶點膜蛋的進一步功能分類，能夠直接推動新型生物藥物靶點的發現；3）膜蛋白功能結構域預測，我們發現不必非要對膜蛋白進行全部結構的預測，僅對膜蛋白的功能性結構域進行結構預測即可滿足互動組網路構建的需要，此研究思路將為進一步的膜蛋白結構研究提供直接的幫助，進而加快膜蛋白功能的研究。4）採用系統生物學和結構生物學結合的思路進行膜蛋白互動組網路構建，在膜蛋白互動作用實驗測定數據匱乏的條件下，能夠建立較為可信的膜蛋白互動組網路，從而為建立藥物作用網路提供了直接的支持；5）嘗試使用深度學習加遷移學習方法在計算生物學中的套用，發現對於蛋白質序列模式的自主學習具有極高的適用性，能夠有效解決膜蛋白的小樣本問題，相應套用探索將在未來的膜蛋白研究中產生重要的作用。
