《基於結構與序列信息的蛋白質-配體結合位點的預測》是依託南開大學，由楊建益擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於結構與序列信息的蛋白質-配體結合位點的預測
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：楊建益
- 依託單位：南開大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
蛋白質是細胞中重要的生物大分子，它們通過與配體的相互作用來執行其生物學功能。因此對蛋白質-配體結合位點的預測能為研究蛋白質功能提供重要依據。蛋白質-配體結合位點的預測方法主要包括基於模板的預測方法和從頭預測方法。這兩類方法都存在弊端。其中，基於模板的預測方法在未識別出同源模板的情況下基本失效；而從頭預測方法只能適用於少數幾類特殊的配體。本項目通過利用結構與序列信息，開發新的蛋白質-配體結合位點的預測方法，以解決現有方法的弊端。這主要包括以下三個方面的研究：（1）對現有配體進行統計與聚類分析，並利用序列進化信息，對出現頻率較高的配體開發相應的從頭預測算法；（2）開發局部結構比對算法，通過與全局結構比對的結合來提高模板識別的覆蓋率，以降低基於模板的預測方法失效的機率；（3）通過對大量預測結果的系統分析，探究綜合多種方法的最優方案。據此建立一個用於蛋白質-配體結合位點預測的綜合算法。
結題摘要
蛋白質-配體相互作用是蛋白質生物學功能的一個重要方面，預測蛋白質-配體結合位點為藥物設計等領域提供了重要的信息。本項目利用蛋白質結構與序列信息，圍繞蛋白質-配體結合位點預測這一主題開展了一系列工作，取得了重要的研究成果。主要包括：（1）針對不同的配體類型與特徵，開發了CoABind、NucBind、PepBind等多個從頭預測方法，分別用於預測輔酶A、核酸和多肽的結合位點。（2）開發了基於模板和分子對接方法的蛋白質-配體結合位點預測算法COACH-D。（3）開發了蛋白質結構資料庫的快速搜尋算法及多重蛋白質結構比對算法mTM-align。 通過本項目的研究，在Nucleic Acids Research（2篇）和Bioinformatics（7篇）等期刊發表了15篇SCI期刊論文以及Wiley出版社系列叢書的一章。所發表的論文期刊累計影響因子94.52。
