《G蛋白偶聯受體結構及與藥物配體結合的計算研究》是依託福州大學，由鄢仁祥擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：G蛋白偶聯受體結構及與藥物配體結合的計算研究
- 依託單位：福州大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：鄢仁祥
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
G蛋白偶聯受體(GPCR)跨膜七次, 被稱為七跨膜結構域受體。作為一種重要的受體蛋白，GPCR在細胞中起著重要的生物學作用，例如作為信號傳導以及分子輸送體等。GPCR同時是一種重要的藥物靶標蛋白。然而，與GPCR的重要性形成強烈反差的是科學界對於其結構與功能了解非常貧乏。主要原因是通過實驗手段來獲得GPCR的結構和功能信息及其困難。在本項目中，我們研究組將開發一系列新算法，新算法能從基因組規模的數據中識別出GPCR蛋白，並定位其跨膜區，以及預測GPCR三維結構和藥物配體結合模式。一系列創新性的編碼及模型算法方式將用於構建針對GPCR的生物信息學模型構建。本研究旨在通過分析GPCR特有的結構特徵，來闡述與GPCR相關的生物學功能的分子機制。這些研究成果能夠套用於基因組規模的數據分析，也可為新型藥物靶標的篩選和藥物的開發提供幫助。同時有助於深入理解GPCR序列-結構-功能關係的相應分子機理。
結題摘要
G蛋白偶聯受體(GPCR)跨膜七次, 又稱為七跨膜結構域受體，在細胞中起著重要的生物學 作用，例如作為信號傳導以及分子輸送體。在本項目中，我們開發了一系列新算法，包括GPCR識別 ， GPCR的跨膜區定位，以及預測GPCR結構和功能。 我們使用使用神經網路和序列進化譜對GPCR的跨膜區進行預測。考慮GPCRs的二級結構是相對保守和有規律，我們通過結合蛋白質二級結構元素比對和人工神經網路預測的跨膜區構成的能量函式來準確識別G蛋白偶聯受體。 此外，我們已提取每個GPCR的保守片段來建立一個內部的以人工知識為基礎的資料庫。GPCR的三維結構預測算法將通過使用序列普比對來進行,同時在比對中將把我們建立的保守片段資料庫，跨膜區作為打分項。GPCR的功能預測可以通過使用獲得的三維結構來分析。綜上所述，本項目採用最新水平的算法以開發GPCR識別、跨膜區定位以及結構和功能預測計算方法。
