《基於蛋白質分子表面信息的核酸結合界面的分析和預測》是依託上海交通大學，由熊毅擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於蛋白質分子表面信息的核酸結合界面的分析和預測
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：熊毅
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
核酸結合蛋白參與了基因表達調控和轉錄調控等重要生命活動。為了從蛋白質方面理解核酸-蛋白質相互作用機制，大多數現有研究仍是孤立地分析與預測DNA或RNA結合蛋白的結合殘基。由於蛋白質通過分子表面與核酸發生相互作用，本課題將重點研究DNA/RNA結合蛋白質分子表面上的特徵分布。擬引入三維Zernike矩計算DNA/RNA結合蛋白的殘基表面形狀、理化和進化等特徵，分析每類核酸結合蛋白中的結合界面與非結合界面在不同類型特徵空間上的差異。然後，套用元學習策略有效地組合基於三維Zernike矩不同特徵的單分類器和現有文獻的已發表方法，預測DNA/RNA結合蛋白的結合殘基。並且，計算標準化的歐式距離定量地分析與比較DNA/RNA兩類結合界面表面特徵空間上的異同。本課題研究將從蛋白質表面信息進一步揭示核酸-蛋白質相互識別機制，分類模型的預測結果會有助於核酸結合蛋白的功能注釋、點突變實驗設計。
結題摘要
蛋白質與核酸分子形成的低維度複合物，如DNA-蛋白質、RNA-蛋白質相互作用形成的複合蛋白質機器，在生物體細胞中參與了一系列重要的生命過程。分析和識別核酸-蛋白質結合界面熱點殘基成為研究核酸結合蛋白分子功能實現機制的基礎。與此同時，核酸分子鹼基的修飾包括假尿甘修飾（Pseudouridine）、RNA 5-甲基胞嘧啶（m5C）及N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenosine，m6A)，這些修飾類型在許多生物學過程中起著重要作用，準確鑑定或預測RNA上鹼基修飾位點也成為理解RNA分子的生物學功能的基礎。本項目主要研究蛋白質-核酸相互作用界面殘基丙氨酸突變效應數據集的構建，基於機器學習分類方法預測蛋白質-核酸界面熱點殘基，以及RNA分子中鹼基的幾種化學修飾位點（包括Pseudouridine、m5C和m6A）。其中，本項目構建的蛋白質-核酸相互作用界面殘基丙氨酸突變定量結合效應的資料庫、m6A修飾位點的基準數據集能促進進一步發展基於機器學習分類算法的預測方法。本項目開發的基於機器學習算法預測蛋白質-核酸界面熱點殘基，RNA中Pseudouridine、m5C修飾位點的分類算法都實現了對應的Web Server，此類線上工具的預測結果會有助於實驗生物學家對核酸結合蛋白進行功能注釋、點突變實驗設計，以及理解RNA分子化學修飾的功能。
