蛋白质的二级结构预测研究进展

认识蛋白质的二级结构是了解蛋白质的折叠模式和三级结构的基础,并为研究蛋白质的功能以及它们之间的相互作用模式提供结构基础,同时还可以为新药研发提供帮助。故研究蛋白质的二级结构具有重要的意义。随着后基因组时代的到来,越来越多的蛋白质序列不断被发现,给蛋白质的二级结构研究带来巨大的挑战和研究空间。而依靠传统的实验方法很难获取大规模蛋白质的二级结构信息。目前,采用生物信息学手段仍然是获得大部分蛋白质二级结构的途径。近年来,许多研究者通过构建用于二级结构预测的蛋白质数据集,计算、提取蛋白质的各种特征信息,并采用不同的预测算法预测蛋白质的二级结构得到了快速的发展。本文拟从蛋白质的特征信息的提取与筛选、预测算法以及预测效果的检验方法等方面进行综述,介绍蛋白质二级结构预测领域的研究进展。相信随着基因组学、蛋白质组学和生物信息学的不断发展,蛋白质二级结构预测会不断取得新突破。     

基于模糊支持向量机的膜蛋白折叠类型预测

现有的基于支持向量机（support vector machine,SVM）来预测膜蛋白折叠类型的方法．利用的蛋白质序列特征并不充分．并且在处理多类蛋白质分类问题时存在不可分区域,针对这两类问题．提取蛋白质序列的氨基酸和二肽组成特征,并计算加权的多阶氨基酸残基指数相关系数特征,将3类特征融和作为分类器的输入特征矢量．并采用模糊SVM（fuzzy SVM,FSVM）算法解决对传统SVM不可分数据的分类．在无冗余的数据集上测试结果显示．改进的特征提取方法在相同分类算法下预测性能优于已有的特征提取方法：FSVM在相同特征提取方法下性能优于传统的SVM．二者相结合的分类策略在独立性数据集测试下的预测精度达到96．6％．优于现有的多种预测方法．能够作为预测膜蛋白和其它蛋白质折叠类型的有效工具．     

使用多特征联合变量的支持向量机方法预测外膜蛋白

外膜蛋白(Outer Membrane Proteins, OMPs)是一类具有重要生物功能的蛋白质, 通过生物信息学方法来预测OMPs能够为预测OMPs的二级和三级结构以及在基因组发现新的OMPs提供帮助。文中提出计算蛋白质序列的氨基酸含量特征、二肽含量特征和加权多阶氨基酸残基指数相关系数特征, 将三类特征组合, 采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法来识别OMPs。计算了包括四种残基指数的多种组合特征的识别结果, 并且讨论了相关系数的阶次和权值对预测性能的影响。在数据集上的十倍交叉验证测试和独立性测试结果显示, 组合特征识别方法对OMPs和非OMPs的识别精度最高分别达到96.96%和97.33%, 优于现有的多种方法。在五种细菌基因组内识别OMPs的结果显示, 组合特征方法具有很高的特异性, 并且对PDB数据库中已知结构的OMPs识别准确度超过99%。表明该方法能够作为基因组内筛选OMPs的有效工具。     

基于位置特异性谱和输入加权神经网络的蛋白质亚细胞定位预测

蛋白质必须处于正确的亚细胞位置才能行使其功能。文章利用PSI-BLAST工具搜索蛋白质序列,提取位点特异性谱中的位点特异性得分矩阵作为蛋白质的一类特征,并计算4等分序列的氨基酸含量以及1～7阶二肽含量作为另外两类特征,由这三类特征一共得到蛋白质序列的12个特征向量。通过设计一个简单加权函数对各类特征向量加权处理,作为神经网络预测器的输入,并使用Levenberg-Marquardt算法代替传统的EBP算法来调整网络权值和阈值,大大提高了训练速度。对具有4类亚细胞位置和12类亚细胞位置的两种蛋白质数据集分别进行＂留一法＂测试和5倍交叉验证测试,总体预测精度分别达到88.4%和83.3%。其中,对4类亚细胞位置数据集的预测效果优于普通BP神经网络、隐马尔可夫模型、模糊K邻近等预测方法,对12类亚细胞位置数据集的预测效果优于支持向量机分类方法。最后还对三类特征采取不同加权比例对预测精度的影响进行了讨论,对选择的八种加权比例的预测结果表明,分别给予三类特征合适的权值系数可以进一步提高预测精度。     

利用分散量理论辨识外膜蛋白

利用分散量的数学理论,提出了基于最小分散增量的蛋白质序列辨识方法.通过多种特征联合对蛋白质序列进行编码,并建立基于最小分散增量的分类器MID_OMP,应用于革兰氏阴性细菌外膜蛋白序列辨识.在数据集上的Jackknife测试中,MID_OMP辨识外膜蛋白和α螺旋跨膜蛋白的准确率达到95.7%,辨识外膜蛋白和球状蛋白的准确率达到91.0%;在14个细菌基因组内挖掘结果显示,MID_OMP具有较高的敏感性和特异性,预测结果的可信度明显优于另外一种OMPs挖掘工具TMBETA-GENOME.     

基于序列拓扑和二阶隐马尔可夫模型的跨膜蛋白亚细胞定位预测

现有蛋白质亚细胞定位方法针对水溶性蛋白质而设计,对跨膜蛋白并不适用。而专门的跨膜拓扑预测器,又不是为亚细胞定位而设计的。文章改进了跨膜拓扑预测器TMPHMMLoc的模型结构,设计了一个新的二阶隐马尔可夫模型;采用推广到二阶模型的Baum-Welch算法估计模型参数,并把将各个亚细胞位置建立的模型整合为一个预测器。数据集上测试结果表明,此方法性能显著优于针对可溶性蛋白设计的支持向量机方法和模糊k最邻近方法,也优于TMPHMMLoc中提出的隐马尔可夫模型方法,是一个有效的跨膜蛋白亚细胞定位预测方法。     

使用多特征联合变量的支持向量机方法预测外膜蛋白

外膜蛋白(Outer Membrane Proteins, OMPs)是一类具有重要生物功能的蛋白质, 通过生物信息学方法来预测OMPs能够为预测OMPs的二级和三级结构以及在基因组发现新的OMPs提供帮助。文中提出计算蛋白质序列的氨基酸含量特征、二肽含量特征和加权多阶氨基酸残基指数相关系数特征, 将三类特征组合, 采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法来识别OMPs。计算了包括四种残基指数的多种组合特征的识别结果, 并且讨论了相关系数的阶次和权值对预测性能的影响。在数据集上的十倍交叉验证测试和独立性测试结果显示, 组合特征识别方法对OMPs和非OMPs的识别精度最高分别达到96.96%和97.33%, 优于现有的多种方法。在五种细菌基因组内识别OMPs的结果显示, 组合特征方法具有很高的特异性, 并且对PDB数据库中已知结构的OMPs识别准确度超过99%。表明该方法能够作为基因组内筛选OMPs的有效工具。     

siRNA脱靶效应研究进展

RNA干扰过程中,siRNA和mRNA特异结合能够使得靶基因沉默。但研究证实,siRNA可能与非靶基因结合而导致非靶基因沉默,这种现象称为siRNA脱靶效应。多种真核生物中的RNA干扰实验证实了脱靶效应的存在。对脱靶机制的研究发现脱靶可能与模体匹配、结构和长dsRNA等有关,很多新方法被提出来预测脱靶概率和检测脱靶基因。通过利用siRNApool、化学修饰和生物信息学方法能够尽可能地降低脱靶效应,提高RNAi实验的质量。对脱靶效应方面的研究进行了总结论述。