【摘 要】
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蛋白质是生物体中的重要组成部分,与生命过程紧密关联,而结构域是蛋白质维持其结构特征的基本单元。一个蛋白质中通常有多个结构域,并且相同的结构域在不同的蛋白质中处在不同的位置。蛋白质之间发生相互作用涉及相应的结构域的结合,准确识别结构域对于蛋白质结构解析起至关重要作用,同时也有助于预测和理解蛋白质的功能。研究采用深度学习的方法,对蛋白质结构域相互作用位点的预测进行了研究,同时,结合模型和软件开发技术,
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蛋白质是生物体中的重要组成部分,与生命过程紧密关联,而结构域是蛋白质维持其结构特征的基本单元。一个蛋白质中通常有多个结构域,并且相同的结构域在不同的蛋白质中处在不同的位置。蛋白质之间发生相互作用涉及相应的结构域的结合,准确识别结构域对于蛋白质结构解析起至关重要作用,同时也有助于预测和理解蛋白质的功能。研究采用深度学习的方法,对蛋白质结构域相互作用位点的预测进行了研究,同时,结合模型和软件开发技术,设计开发了预测工具。首先从结构域三维交互数据库中筛选数据集,并进行数据的预处理工作,而后将PSSM、二级结构信息、相对可溶性和序列独热编码作为特征输入,并建立卷据神经网络和双向GRU网络来学习输入数据信息,最后以全连接的神经网来预测交互类型。结果显示,在Dset＿164数据集上,与PSIVER、SPRINGS基准算法相比,本文模型的Recall、MCC和F1为0.482、0.129和0.321,模型性能更佳,表明该模型具有良好的综合性能。最后为结构域相互作用预测的Web系统设计与开发,本文采用B/S架构,结合Flask、Celery等技术实现,同时,对系统框架设计和系统实现过程进行说明。用户能在Web页面上完成序列文本提交以及相互作用位点的查询和可视化,为后续的蛋白质三维建模工作有一定的帮助。综上,论文对蛋白质结构域相互作用位点预测进行了研究,模型性能良好。同时,为研究人员提供在线预测工具。研究旨在从结构域水平上为预测残基接触提供一定帮助。
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