多肽定量构效关系的研究

本课题以多肽类似物的定量构效关系（QSAR）为研究目的。根据多肽的氨基酸序列及编码氨基酸的密码子的相关特征，建立基于密码子的定量描述符。根据编码氨基酸的密码子的简并性，建立基于密码子的简并度的氨基酸序列参数。研究多肽聚类QSAR的建模技术，将聚类分析与多种建模方法融合，进行差异性大的样本集的QSAR研究。建立支持向量机与遗传算法和粒子群算法，以及支持向量机与协同快速模拟退火演化算法的联用技术，提高模型的预测性能。根据建立的模型，预测蜂毒肽类似物的溶血活性，结合生化分析等手段，研究溶血肽活性的结构特征以及影响因素，从结构、性质、分子极性等方面进行考察，为寻找和筛选优良活性肽等方面提供理论依据。本课题的研究将有助于更深入了解多肽结构与功能之间的相互关系，从分子水平上解释生命现象，对生命奥秘更深入的理解。这项新技术的开拓，必将丰富化学计量学和化学信息学内容，是信号分析与数据解析方法的一个创新。

本课题以多肽类似物的定量构效关系（QSAR）为研究目的。在特征选择上，根据多肽的氨基酸序列结构和物理化学性质参数，编码氨基酸的密码子和简并度的相关特征，建立了多种定量描述符，包括：三核苷酸组成、伪三核苷酸组成等。在特征优化、聚类分析和QSAR建模技术方面，建立了基于遗传算法与粒子群算法与支持向量机（SVM）耦合的多肽类定量结构活性关系的研究；建立了最大相关最小冗余以及遗传算法等特征选择方法与SVM联用技术预测G蛋白偶联受体功能；建立了改进型蚁群算法和SVM耦合识别蛋白质甲基化位点的方法；建立了基于连续小波变换和信息论预测G蛋白功能以及G蛋白和G蛋白偶联受体耦合特异性的方法。并从蛋白质相互作用网络系统整体角度，建立了基于随机森林算法和拓扑结构特征从蛋白质相互作用网络中识别人类蛋白质复合物；建立了网络方法用于甲型流感病毒的宿主蛋白识别。在此基础上，开展了蛋白质去折叠和DNA甲基化的电分析化学研究，包括：电化学位点竞争法研究牛血清白蛋白与茜素红相互作用机理；位点选择性探针研究牛血清白蛋白的异步去折叠；基于牛血清白蛋白的去折叠机理增溶的富勒烯用于细胞毒性研究；DNA甲基化的电化学研究等。本课题的研究将有助于更深入了解多肽结构与功能之间的相互关系，从分子水平上解释生命现象，对生命奥秘更深入的理解。这项新技术的开拓，必将丰富化学计量学和化学信息学内容，是信号分析与数据解析方法的一个创新。