[发明专利]一种基于循环坐标下降法的环区预测方法

说明书

本发明提出了一种基于循环坐标下降法的环区预测方法，所述方法解决蛋白质三维结构预测中数值计算的难点，设计了一种循环坐标下降法预测蛋白质三维结构和蛋白质环闭合问题，该方法不仅能将侧链的改变纳入计算，而且还能预测蛋白质骨架的柔性，算法具有更好的计算效率。有效得到问题最优解，预测效率较高，收敛性较好，弥补了现有方法的缺陷。

技术领域：

本发明涉及生物工程技术领域，特别涉及一种基于循环坐标下降法的环区预测方法。

背景技术：

蛋白质的功能主要由三维结构来决定，但通过实验的方式获取三维结构需要耗费大量人力物力。在过去几十年里，人们主要通过X射线晶体学、冷冻电子显微镜或核磁共振等实验技术手段来解析蛋白质的三维结构，然而在实验过程中往往会有多种技术难关，费时费力，也需要依赖昂贵的大型仪器和大科学设施。为解决此问题，学者们提出了另一种方法：蛋白质结构预测法，打算从蛋白质链的一级结构开始直接对蛋白质结构进行预测。也就是从蛋白质序列出发利用计算机算法预测每个氨基酸的空间坐标并进而最终实现三维结构的预测。

蛋白质结构预测中一个非常困难的问题是环区的预测。所谓环区，就是在二级结构的分类中不属于螺旋和折叠的区域，也就是蛋白质中一些有序但不规则的，且没有固定三维结构的随机线圈。这些区域通常具有很大的柔性，很多时候在溶剂中呈现运动的状态，是蛋白质整体结构中最难预测的部分。有两个原因使得蛋白质环区的预测不同于蛋白质的整体结构预测：一是上面提及的柔性，另一个原因是环建模中所面临的环闭合问题。因为肽链是连续的，在改变其中一段片段时势必要影响到蛋白质的整体结构，这个时候就不得不暂时断开肽链，等到改变结构后，再使肽链重新闭合。因为对几乎所有基于几何的环建模方法，环闭合问题都是首先要解决的问题。

对蛋白质环结构预测来说，面临的主要挑战是其柔性的预测，如何预测或模拟蛋白质环在溶液中复杂的运动是具有挑战性的。在自然界中，蛋白质通常以复合物的形式存在，即蛋白质经常与配体小分子或另一个蛋白质结合在一起。Emil Fisher在1984年提出“锁和钥匙”理论，认为蛋白质与配体小分子的结合，依赖于形状匹配。而“诱导性契合”的理论认为，在蛋白质大分子与配体小分子结合时，蛋白质大分子的结构会由于配体小分子的存在而发生一定变化，从而达到一个更为稳定的状态―即蛋白质具有“柔性”。这种柔性使得蛋白质在与其它分子结合时会在整体或局部发生结构的改变。但对于大多数考虑柔性的蛋白质对接方法，都只将侧链的改变纳入计算。目前尚无非常有效的方法来在计算中模拟或者说预测骨架的柔性。

由于蛋白质是一种强柔性的大分子体系，其势函数的维数巨大、表达式本身性态差，存在极多局部极小点，使得模型计算较为复杂，数值计算缓慢且困难。

发明内容：

为了克服现有技术的不足，本发明结合最优化技术，提出了一种基于循环坐标下降法的环区预测方法，所述方法解决蛋白质三维结构预测中数值计算的难点，设计了一种循环坐标下降法预测蛋白质三维结构和蛋白质环闭合问题，该方法不仅能将侧链的改变纳入计算，而且还能预测蛋白质骨架的柔性，算法具有更好的计算效率。有效得到问题最优解，预测效率较高，收敛性较好，弥补了现有方法的缺陷。

本发明的技术方案为，一种基于循环坐标下降法的环区预测方法，所述方法涉及一种蛋白质环区折叠成特定的拓扑结构，所述拓扑结构内设有总体势能E，以目标函数为肽链上任意原子与其目标原子的均方根偏差，建立最优化模型P。