蛋白质中不同类型β-转角的预测

蛋白质二级结构预测是空间结构预测的关键步骤,β-转角是蛋白质二级结构中的重要类型之一,因此,找到一种准确预测不同类型β-转角的方法,对于建立蛋白质三维空间结构有重要意义。本文构建了一个含有2878条蛋白质链的数据库,比目前普遍使用的含有426条蛋白质链的数据库扩大了6倍多。以矩阵打分值、离散增量值、相似性值和预测的二级结构信息作为组合向量输入到支持向量机中,对不同β-转角进行了预测,各类的预测总精度均大于92.8%,MCC值均大于0.285。

基于统计特征的酶蛋白质中特殊模体βαβ的预测

酶类是蛋白质中的重要组成部分,对其结构和功能的研究有重要的生物学意义。因此,作者对酶类蛋白质中的复杂超二级结构βαβ模体进行了统计分析和预测。建立了包含1141个酶蛋白质的βαβ模体数据库,通过统计分析,确定以loop-α-loop长10~26个氨基酸的βαβ模体为研究对象,以离散增量值、残基间的相互作用信息、预测的二级结构信息和矩阵打分值为特征参数,使用随机森林算法对βαβ模体进行预测,5交叉检验预测总精度为84.7%,相关系数达到0.686。将相同特征参数输入到支持向量机算法中,比较后发现随机森林算法得到的预测结果较好。