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本发明适用于生物计算领域，提供了一种基于随机森林预测α跨膜蛋白的螺旋相互作用关系的方法。该方法包括下述步骤：收集具有确定三维结构的α跨膜蛋白链构建训练集；基于所述的训练集，分别提取所述α跨膜蛋白链中螺旋上相互作用的残基对和非相互作用的残基对特征信息，使用随机森林算法构建预测模型；收集用于测试的、具有确定一级结构的目标α跨膜蛋白，提取其α螺旋中的残基对特征信息，基于所述预测模型进行预测；根据预测结果判断所述目标α跨膜蛋白中的螺旋对是否存在相互作用的残基对。该方法不仅计算速度快，且准确率高。

一种基于随机森林预测α跨膜蛋白的螺旋相互作用关系的方法，包括下述步骤：收集具有确定三维结构的α跨膜蛋白链构建训练集；基于所述的训练集，分别提取所述α跨膜蛋白链中螺旋上相互作用的残基对和非相互作用的残基对特征信息，使用随机森林算法构建预测模型；收集用于测试的、具有确定一级结构的目标α跨膜蛋白，提取其α螺旋中的残基对特征信息，基于所述预测模型进行预测；根据预测结果判断所述目标α跨膜蛋白中的螺旋是否存在相互作用的残基对，所述相互作用的残基对的定义如下：将位于跨膜蛋白α螺旋上的CA-CA原子距离对作为界定残基对相互作用关系的标准

目前已知的或正在研究的药物靶点中，膜蛋白约占60 %。膜蛋白的三维结构很大 程度上决定了其生理功能，而膜蛋白的生理功能往往决定了其药理功能。因此，为了加快膜 蛋白靶点药物的研究，对膜蛋白的三维结构的测定十分重要。目前，解析蛋白质三维结构的 生物学实验方法主要有X-RAY和NMR法，但这些方法不仅较为复杂，耗时，而且花费较高。有 鉴于此，通过计算生物学的方法来获得新的结构显得尤为重要。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

在基因组数据中，有20%_30%的产物被预测为跨膜蛋白，而实验测定的限制，导 致PDB数据库中的跨膜蛋白仅占跨膜蛋白总数的1 %左右。鉴于已知的膜蛋白结构十分有 限，而目前用于蛋白质残基作用对的预测方法少、且具有准确率低、速度慢耗时长等缺点的 现状，寻求一种高效、准确的α跨膜蛋白三维结构的预测方法显得尤为重要。

技术合作

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。