[发明专利]一种基于支持向量机的跨膜蛋白残基作用关系预测方法

说明书

本发明涉及一种基于支持向量机的跨膜蛋白残基作用关系预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100、提取用于训练的跨膜蛋白所包含的残基对特征作为训练集；步骤S200、基于SVM对所述训练集进行训练得到预测模型；步骤S300、提取待预测跨膜蛋白所包含的残基对特征作为测试集；步骤S400、将所述测试集输入所述预测模型，输出分数S；步骤S500、将S与预设阈值T进行比较，若S≥T，则判定所述待预测跨膜蛋白包含的残基对为作用对，否则判定为非作用对。本发明提出的预测跨膜蛋白残基对作用关系的方法在精确度与覆盖度上优于现有技术中的TMhit、MEMPACK以及SVMcon。

【技术领域】

本发明涉及一种基于支持向量机的跨膜蛋白残基作用关系预测方法。

【背景技术】

蛋白质作为一切细胞和组织结构必不可少的构成成分，是人类生命活动最重要的物质基础之一。跨膜蛋白是埋嵌在生物膜脂质双层中的一类蛋白质，作为生物膜的基本构成成分，膜蛋白约占生命体中蛋白质的30%。膜蛋白的主要功能包括作为转运体、酶、用于接受识别信号以及连接结构等，膜蛋白在生命体中占有不可忽略的比重并发挥着重要的作用。目前已知的以及正在研究的药物靶点中，膜蛋白约占60%。由于膜蛋白结构的实验解析难度较大，因此在蛋白质数据库（Protein Data Bank,PDB）中超过9万个的已知蛋白质结构里，膜蛋白结构仅占1%。

目前解析蛋白质三维结构的生物学实验解析法主要有X-RAY法和NMR法，这两种方法复杂、耗时，且花费较高。正因为实验解析法存在上述缺陷，使得计算方法的发展成为必然。目前用于蛋白质三维结构预测的计算方法主要有同源模建法、折叠识别法和从头预测法。Gromiha和Selvaraj在文献“Inter-residue interactions in protein folding andstability”中证明了将残基作用关系应用到从头预测法中，不仅可以大大节约三维结构的预测时间，还可以提高预测的精度。因此研究蛋白质残基的作用关系对预测蛋白质结构有着重大的意义。

现有技术中存在大量关于球蛋白残基作用关系的预测方法，如Cheng等人提出的SVMcon方法等。但鉴于已知的膜蛋白结构十分有限，因此目前用于跨膜蛋白残基作用对的预测方法较少，例如Nugent与Jones提出的MEMPACK方法以及Lo等人提出的TMhit方法，这些方法的精度和覆盖度都不理想。

【发明内容】

本发明旨在解决上述现有技术中存在的问题，提出一种基于支持向量机的跨膜蛋白残基作用关系预测方法。

本发明提出一种基于支持向量机的跨膜蛋白残基作用关系预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100、提取用于训练的跨膜蛋白所包含的残基对特征作为训练集；步骤S200、基于SVM对所述训练集进行训练得到预测模型；步骤S300、提取待预测跨膜蛋白所包含的残基对特征作为测试集；步骤S400、将所述测试集输入所述预测模型，输出分数S；步骤S500、将S与预设阈值T进行比较，若S≥T，则判定所述待预测跨膜蛋白包含的残基对为作用对，否则判定为非作用对。

本发明提出的预测跨膜蛋白残基对作用关系的方法在精确度与覆盖度上优于现有技术中的TMhit、MEMPACK以及SVMcon。

【附图说明】

图1为本发明一实施例的基于支持向量机的跨膜蛋白残基作用关系预测方法流程图。

图2为本发明方法与现有技术的实验结果对比图。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合具体实施例及附图，对本发明作进一步详细说明。应当理解，文中所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明的技术方案，而不应当理解为对本发明的限制。