CN107609340B - 一种多域蛋白距离谱构建方法 - Google Patents

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Abstract

一种多域蛋白距离谱构建方法，采用蛋白质比对工具对多域蛋白中各单域蛋白与模板的比对进行一对一打分，然后计算整个模板的综合得分；选取综合得分最高的部分模板蛋白提取所比对上的各残基之间的距离构建距离谱，并通过一系列条件来控制距离谱的质量，以保证距离谱的精确性。通过实际构象中各残基之间的距离与距离谱之间的平均误差对组装构象进行打分。本发明提供一种能够提高打分函数精确性的多域蛋白距离谱构建方法。

Description

一种多域蛋白距离谱构建方法
技术领域
本发明涉及一种生物学信息学、智能优化、计算机应用领域，尤其涉及的是一种多域蛋白距离谱构建方法。
背景技术
在现有蛋白数据库中，至少有75％的蛋白包含了多个域蛋白。随着新蛋白发现，多域蛋白的数量也在日益上升。大部分多域蛋白由于规模太大而无法一次性预测到期结构，现有多域蛋白结构预测方法有穿线法和单域组装法，其中最常用的单域组装法首先将多域蛋白分成多个单域蛋白，然后对每个单域蛋白的结构进行单独预测，最后在对每个单域蛋白的结构进行组装，从而得到完整的多域蛋白结构。
与单域蛋白结构预测一样，在多域蛋白中需要采用打分函数对组装得到的每一个构象进行打分，从而根据打分来判断构象的接受与否。现有单域蛋白结构的打分函数在多域蛋白结构组装中无法使用，例如域内各残基之间的相互作用力与域和域之间的作用力截然不同。为了解决上述问题，一些方法通过对各域蛋白之间的连接区域的构象进行采样，并采用单域蛋白结构预测方法的打分函数进行打分，从而选择质量较高的连接构象来组装各单域蛋白。然而，由于缺乏域和域之间的方向引导信息，现有打分函数不精确，导致一些质量较高的构象丢失，从而导致多域蛋白的结构预测较低。
因此，现有的多域蛋白打分函数在精确性上存在缺陷，需要改进。
发明内容
为了克服现有的多域蛋白打分函数精确性较低的不足，本发明采用蛋白质比对工具搜索多域蛋白的模板，从而通过提取模板蛋白中所比对上的各残基之间的距离构建距离谱，通过实际构象中各残基之间的距离与距离谱之间的平均误差对组装构象进行打分。本发明提供一种能够提高打分函数精确性的多域蛋白距离谱构建方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种多域蛋白距离谱构建方法，所述方法包括以下步骤：
1)参数初始化：距离谱提取模板蛋白个数T，模板得分阈值S，模板比对百分比P；
2)输入多域蛋白的各单域的三维结构；
3)根据对蛋白库中的每一个多域蛋白模板进行打分，过程如下：
3.1)采用蛋白质模板比对工具TM-align依次计算每一个单域蛋白与模板之间的比对得分TM-score1,TM-score2,…,TM-scoreD，其中，D为多域蛋白中单域蛋白的个数；
3.2)计算该模板的比对总得分：
Figure BDA0001358199930000021
其中，TM-scorei为第i个单域蛋白与模板之间的比对得分，Li为第i个单域蛋白的序列长度；
4)选取模板比对总得分最高的前T个蛋白建立距离谱，过程如下：
4.1)判断模板的比对总得分是否大于S，且该模板与各单域蛋白的比对残基个数是否均大于P×Li，如果满足以上两个条件，则继续步骤4.2)；
4.2)针对两个相邻的单域蛋白，如果其第m个残基和第n个残基在模板上有比对残基Am和An，则继续步骤4.3)；
4.3)如果0.8×|m-n|＜|Am-An|＜1.2×|m-n|，且(m-n)(Am-An)＞0，则计算比对残基对Am和An之间的欧氏距离dmn；
4.4)根据步骤4.1)-4.3)计算第m个残基和第n个残基每一个模板中的比对残基对之间的距离，并记为
Figure BDA0001358199930000022
Figure BDA0001358199930000023
等于步骤4.3)中的欧氏距离；
4.5)计算第m个残基和第n个残基的距离谱：
Figure BDA0001358199930000024
4.6)根据步骤4.4)-4.5)计算该相邻的单域蛋白中其它残基对之间的距离谱，则得到这两个单域蛋白之间的距离谱；
4.7)根据步骤4.1)-4.6)计算每两个相邻单域蛋白的距离谱，则得到整个多域蛋白的距离谱。
本发明的技术构思为：本发明采用蛋白质比对工具对多域蛋白中各单域蛋白与模板的比对进行一对一打分，然后计算整个模板的综合得分；选取综合得分最高的部分模板蛋白提取所比对上的各残基之间的距离构建距离谱，并通过一系列条件来控制距离谱的质量，以保证距离谱的精确性。通过实际构象中各残基之间的距离与距离谱之间的平均误差对组装构象进行打分。本发明提供一种能够提高打分函数精确性的多域蛋白距离谱构建方法。
本发明的有益效果表现在：采用蛋白质模板比对工具对模板进行打分，并选取得分高的模板提取距离谱，通过距离谱来对组装蛋白进行打分，可以提高打分函数的精确性。
附图说明
图1是多域蛋白距离谱构建示意图。
图2是实施例的多域蛋白1a62A的距离谱。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1和图2，一种多域蛋白距离谱构建方法，包括以下步骤：
1)参数初始化：距离谱提取模板蛋白个数T，模板得分阈值S，模板比对百分比P；
2)输入多域蛋白的各单域的三维结构；
3)根据对蛋白库中的每一个多域蛋白模板进行打分，过程如下：
3.1)采用蛋白质模板比对工具TM-align依次计算每一个单域蛋白与模板之间的比对得分TM-score1,TM-score2,…,TM-scoreD，其中，D为多域蛋白中单域蛋白的个数；
3.2)计算该模板的比对总得分：
Figure BDA0001358199930000041
其中，TM-scorei为第i个单域蛋白与模板之间的比对得分，Li为第i个单域蛋白的序列长度；
4)选取模板比对总得分最高的前T个蛋白建立距离谱，过程如下：
4.1)判断模板的比对总得分是否大于S，且该模板与各单域蛋白的比对残基个数是否均大于P×Li，如果满足以上两个条件，则继续步骤4.2)；
4.2)针对两个相邻的单域蛋白，如果其第m个残基和第n个残基在模板上有比对残基Am和An，则继续步骤4.3)；
4.3)如果0.8×|m-n|＜|Am-An|＜1.2×|m-n|，且(m-n)(Am-An)＞0，则计算比对残基对Am和An之间的欧氏距离dmn；
4.4)根据步骤4.1)-4.3)计算第m个残基和第n个残基每一个模板中的比对残基对之间的距离，并记为
Figure BDA0001358199930000042
Figure BDA0001358199930000043
等于步骤4.3)中的欧氏距离；
4.5)计算第m个残基和第n个残基的距离谱：
Figure BDA0001358199930000044
4.6)根据步骤4.4)-4.5)计算该相邻的单域蛋白中其它残基对之间的距离谱，则得到这两个单域蛋白之间的距离谱；
4.7)根据步骤4.1)-4.6)计算每两个相邻单域蛋白的距离谱，则得到整个多域蛋白的距离谱。
本实施例以多域蛋白质1a62A为实施例，一种多域蛋白距离谱构建方法，包括以下步骤：
1)参数初始化：距离谱提取模板蛋白个数T＝200，模板得分阈值S＝0.5，模板比对百分比P＝0.6；
2)输入多域蛋白的各单域的三维结构；
3)根据对蛋白库中的每一个多域蛋白模板进行打分，过程如下：
3.1)采用蛋白质模板比对工具TM-align依次计算每一个单域蛋白与模板之间的比对得分TM-score1,TM-score2,…,TM-scoreD，其中，D为多域蛋白中单域蛋白的个数；
3.2)计算该模板的比对总得分：
Figure BDA0001358199930000051
其中，TM-scorei为第i个单域蛋白与模板之间的比对得分，Li为第i个单域蛋白的序列长度；
4)选取模板比对总得分最高的前T个蛋白建立距离谱，过程如下：
4.1)判断模板的比对总得分是否大于S，且该模板与各单域蛋白的比对残基个数是否均大于P×Li，如果满足以上两个条件，则继续步骤4.2)；
4.2)针对两个相邻的单域蛋白，如果其第m个残基和第n个残基在模板上有比对残基Am和An，则继续步骤4.3)；
4.3)如果0.8×|m-n|＜|Am-An|＜1.2×|m-n|，且(m-n)(Am-An)＞0，则计算比对残基对Am和An之间的欧氏距离dmn；
4.4)根据步骤4.1)-4.3)计算第m个残基和第n个残基每一个模板中的比对残基对之间的距离，并记为
Figure BDA0001358199930000052
Figure BDA0001358199930000053
等于步骤4.3)中的欧氏距离；
4.5)计算第m个残基和第n个残基的距离谱：
Figure BDA0001358199930000054
4.6)根据步骤4.4)-4.5)计算该相邻的单域蛋白中其它残基对之间的距离谱，则得到这两个单域蛋白之间的距离谱；
4.7)根据步骤4.1)-4.6)计算每两个相邻单域蛋白的距离谱，则得到整个多域蛋白的距离谱。
以包含两个域的多域蛋白质1a62A为实施例，运用以上方法计算得到了该蛋白的距离谱，如图2所示，其与天然态结构之间的平均误差为1.62。
以上说明是本发明以1a62A蛋白质为实例所得出的距离谱效果，并非限定本发明的实施范围，在不偏离本发明基本内容所涉及范围的前提下对其做各种变形和改进，不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (1)

1.一种多域蛋白距离谱构建方法，其特征在于：所述距离谱构建方法包括以下步骤：
1)参数初始化：距离谱提取模板蛋白个数T，模板得分阈值S，模板比对百分比P；
2)输入多域蛋白的各单域的三维结构；
3)根据对蛋白库中的每一个多域蛋白模板进行打分，过程如下：
3.1)采用蛋白质模板比对工具TM-align依次计算每一个单域蛋白与模板之间的比对得分TM-score1,TM-score2,…,TM-scoreD，其中，D为多域蛋白中单域蛋白的个数；
3.2)计算该模板的比对总得分：
Figure FDA0001358199920000011
其中，TM-scorei为第i个单域蛋白与模板之间的比对得分，Li为第i个单域蛋白的序列长度；
4)选取模板比对总得分最高的前T个蛋白建立距离谱，过程如下：
4.1)判断模板的比对总得分是否大于S，且该模板与各单域蛋白的比对残基个数是否均大于P×Li，如果满足以上两个条件，则继续步骤4.2)；
4.2)针对两个相邻的单域蛋白，如果其第m个残基和第n个残基在模板上有比对残基Am和An，则继续步骤4.3)；
4.3)如果0.8×|m-n|＜|Am-An|＜1.2×|m-n|，且(m-n)(Am-An)＞0，则计算比对残基对Am和An之间的欧氏距离dmn；
4.4)根据步骤4.1)-4.3)计算第m个残基和第n个残基每一个模板中的比对残基对之间的距离，并记为
Figure FDA0001358199920000012
Figure FDA0001358199920000013
等于步骤4.3)中的欧氏距离；
4.5)计算第m个残基和第n个残基的距离谱：
Figure FDA0001358199920000014
4.6)根据步骤4.4)-4.5)计算该相邻的单域蛋白中其它残基对之间的距离谱，则得到这两个单域蛋白之间的距离谱；
4.7)根据步骤4.1)-4.6)计算每两个相邻单域蛋白的距离谱，则得到整个多域蛋白的距离谱。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103500292A (zh) * 2013-09-27 2014-01-08 南京理工大学 配体特异性蛋白质-配体绑定区域预测方法
CN104951669A (zh) * 2015-06-08 2015-09-30 浙江工业大学 一种用于蛋白质结构预测的距离谱构建方法
CN105808972A (zh) * 2016-03-11 2016-07-27 浙江工业大学 一种基于谱知识从局部到全局的蛋白质结构预测方法
CN106605228A (zh) * 2014-07-07 2017-04-26 耶达研究及发展有限公司 计算蛋白质设计的方法
CN106951738A (zh) * 2017-04-20 2017-07-14 北京工业大学 一种蛋白质折叠类型分类方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101002206A (zh) * 2004-07-09 2007-07-18 惠氏公司 用于预测蛋白质－配体偶联特异性的方法和系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103500292A (zh) * 2013-09-27 2014-01-08 南京理工大学 配体特异性蛋白质-配体绑定区域预测方法
CN106605228A (zh) * 2014-07-07 2017-04-26 耶达研究及发展有限公司 计算蛋白质设计的方法
CN104951669A (zh) * 2015-06-08 2015-09-30 浙江工业大学 一种用于蛋白质结构预测的距离谱构建方法
CN105808972A (zh) * 2016-03-11 2016-07-27 浙江工业大学 一种基于谱知识从局部到全局的蛋白质结构预测方法
CN106951738A (zh) * 2017-04-20 2017-07-14 北京工业大学 一种蛋白质折叠类型分类方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Toward optimal fragment generations for ab initio protein structure assembly;Dong Xu and Yang Zhang;《PROTEINS》;20130228;第81卷(第2期);全文 *
一种基于片段组装的蛋白质构象空间优化算法;郝小虎，等;《计算机科学》;20150331;第42卷(第3期);全文 *

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