【摘要】：在蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)相互作用時,其結合自由能僅由一小部分氨基酸殘基貢獻,這部分關鍵殘基被稱為熱點殘基。蛋白質(zhì)功能的實現(xiàn)往往依賴熱點殘基,熱點殘基大部分聚集在蛋白質(zhì)相互作用界面的中心位置,對蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)的結合起著至關重要的作用。因此,加深對熱點殘基的理解對于生命科學的發(fā)展具有積極的貢獻。當前,科研工作者們主要依靠丙氨酸突變掃描技術來判定熱點殘基,但是這種方法成本較高又耗時耗力,只能在小范圍應用。所以急需要更準確、更高效的方法來識別蛋白質(zhì)界面熱點殘基。本文提出了序列分段近鄰編碼方法,并基于隨機森林(Random Forest)分類算法來構建預測模型,從而鑒別蛋白質(zhì)相互作用界面中的熱點殘基。首先從ASEdb數(shù)據(jù)庫中抽取訓練集,然后提取了 10個氨基酸理化屬性、16個與突出指數(shù)(PI)和深度指數(shù)(DI)相關的特征以及25個與溶劑可及表面積(ASA)相關的特征。本文改進了蛋白質(zhì)編碼方式,對蛋白質(zhì)熱點殘基的預測方式提供了新思路。不同于以往蛋白質(zhì)序列的自相關描述符編碼、三聯(lián)體組合信息編碼等方式,本文考慮到與熱點殘基臨近的氨基酸以及有一定間隔的氨基酸對熱點殘基的影響,調(diào)整熱點殘基所在區(qū)間的滑動窗口長度,并將蛋白質(zhì)序列平均分割成3、4、5段,由此建立預測模型,通過交叉驗證最終選取了最佳的設置參數(shù)。為了驗證預測模型的可靠性,本文從BID數(shù)據(jù)庫中提取出獨立測試集,來驗證提出的模型。最后,將本文的預測模型與現(xiàn)有的熱點殘基預測方法進行了對比,這些模型在熱點殘基預測研究方面具有重要意義,其中包括APIS、Robetta、FOLDEF、KFC以及MINERVA模型。在使用相同訓練集構建的模型之中,本文的模型在相同測試集上,明顯地提升了對蛋白質(zhì)界面熱點殘基的預測能力,表明了本文方法的可靠性。
【圖文】：

圖３．１蛋白質(zhì)序列分段方法示例逡逑Ｆｉｇ邋３．１邋Ｅｘａｍｐｌｅ邋ｏｆ邋ｐｒｏｔｅｉｎ邋ｓｅｑｕｅｎｃｅ邋ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ邋ｍｅｔｈｏｄ逡逑圖３．１中，假設這是一整條含有熱點殘基或非熱點殘基的蛋白質(zhì)序列，序列逡逑中的每個字母均表示相應的氨基酸類別，序列總長度為Ｌ，其中第二個箭頭所指逡逑示的氨基酸Ｋ就是一個熱點或非熱點殘基的樣本點，依據(jù)本文在３．４．２中所述的逡逑蛋白質(zhì)序列滑動窗口策略，在樣本點Ｋ左右各�。磦�氨基酸構成一個組合，即逡逑樣本點Ｋ所在的滑動窗口長度為９。逡逑在以前的方法中，通常只取樣本點相鄰近的氨基酸殘基組成滑動窗口，來預逡逑測熱點殘基，并沒有考慮到在一級結構下的蛋白質(zhì)序列雖然為線段形，而在蛋白逡逑質(zhì)的高級結構中，序列需要經(jīng)過加工折疊，一個殘基是由于結構上相互臨近的殘逡逑基與其相互作用才成為熱點殘基的，而這些對一個殘基成為熱點起到積極作用的逡逑殘基

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【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：Q51

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本文編號：2672260