蛋白質與蛋白質的結合位點結構比對方法研究

《蛋白質與蛋白質的結合位點結構比對方法研究》是依託吉林大學，由周柚擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：蛋白質與蛋白質的結合位點結構比對方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：周柚
• 依託單位：吉林大學

項目摘要

蛋白質結合位點結構比對方法的研究是當今結構基因組學的重要研究內容之一，對於蛋白質結構和功能研究有著重要的意義。申請課題擬解決蛋白質與蛋白質結合位點結構比對研究中的幾個熱點和難點問題，課題組將蒐集和整理蛋白質與蛋白質結合位點的數據，構建幾組結合位點結構比對研究所需要的數據集；針對不同類型結合位點的特徵，研究位點選取、表示和相似性評價的有效方法；將進化計算、圖論和計算機圖形學等方法相融合，提出一種高效蛋白質結合位點結構比對算法；開發一套算法軟體，並分析一系列與結合位點功能相關的生物學實例。本項目屬於前沿性研究，希望能夠解決蛋白質結合位點結構比對研究中的幾個難點問題，從而促進結構基因組學、蛋白質功能和藥物設計領域的研究步伐。

結題摘要

項目組在國家自然基金61202309的資助下，開展了蛋白質與蛋白質結合位點結構比對方法的研究工作，項目組以結構生物信息學方法研究蛋白質與蛋白質結合位點結構比對問題，提出了有效的模型、算法和方法，解決了蛋白質結合位點研究中的幾個熱點問題。項目組提出了一種構建蛋白質與蛋白質結合位點的BACA’型數據集Benchmark構建方法，並基於SCOWLP資料庫處理了106858個蛋白質晶體結構數據，構建了BACA’型數據集，包括733個子集和2875個樣本，為定量評價蛋白質結合位點結構比對算法效果，為結合位點結構比對與搜尋研究提供了支持；項目組基於結合位點生物學理化特性，提出了一種結合位點表示的新方法和結合位點相似性度量的新方法，這些方法能夠更好地表現蛋白質結合位點的實際生物學意義，從而使得結構比對與搜尋算法並不是單純的數學計算，而是更貼近實際生物學計算的需要；項目組提出了一種基於進化計算與圖論相結合的PBA-Match算法，該算法較以往算法具有更高的準確性；提出了一種形狀上下文模型和算法PBA-SC，該算法的時間複雜度為O(n3)，在計算速度具有較好的優勢；除了在理論上有所創新外，項目組還側重於相應的技術實現，採用Matlab開發了一套具有靈活性、高效性、能夠用於蛋白質與蛋白質結合位點結構比對的算法軟體包PBA，並分析了多個實際生物學問題，為結構基因組學的研究朝著實用化方向進展做出了一定貢獻。