结合核磁共振化学位移预测蛋白质三级结构

There are two issues in the project: the novel method for prediction of protein tertiary structure from its sequence; the determination of protein structures by NMR chemical shifts coupling with prediction method. We will develop a novel strategy for prediction of protein structures based on template. The key is to retrieve the accurate template of target protein. We proposed the backbone string as accurate representation of protein conformations, and hallmark pattern library and profile variable to predict the backbone string of target sequences. By using the predicted backbone string we retrieve the structural neighbors in the known protein database, and construct three-dimensional structure of target protein. We will utilize chemical shifts of NMR to construct string representing backbone conformation, and develop novel strategy to comparison the string and retrieve the structural neighbor. Then, the neighbor is as a template to predict structure of protein and correct by experimental data at last. We have confidence to obtain good results on prediction of tertiary structures.

本申请《结合核磁共振化学位移预测蛋白质三级结构》项目有两个目标：研究从蛋白质序列出发的蛋白质三级结构预测的新方法；结合NMR化学位移和上述预测方法，构建能大规模精确确定蛋白质，特别是膜蛋白结构的技术平台。我们计划研究基于模板的预测蛋白质三级结构新途径，核心问题是准确地找到和构建目标蛋白的模板。我们提出用骨架字符来表达蛋白质骨架的构象，发展特有模式库及其剖面变量等新技术，高精度预测蛋白质序列的骨架字符。利用预测的骨架字符，在已知结构库中搜索目标序列的结构邻居，最后基于模板建立目标序列的三维结构。我们设想直接利用化学位移等构象信息，建立NMR实验构象的字符表达，研究这种表达的比较的新方法。通过与理论计算的蛋白质NMR数据比对，寻找精确的结构邻居，然后以邻居作为模板预测的蛋白的三维结构，最后用各种实验数据加以校正。在本项目完成时，我们有信心争取三级结构预测名列前茅。

蛋白质结构和功能预测预测是生物信息学重要并且活跃的领域，近年来许多新思路新方法不断涌现。本项目《结合核磁共振化学位移预测蛋白质三级结构》的思路是创建新变量，挖掘蛋白质系列中与结构有关的信息。我们先后提出了局部组合变量，形状字符，核磁共振化学位移和基于序列比对的结构同源性等新变量，在蛋白质二级结构，二维结构，蛋白质亚细胞定位和三级结构预测中取得了很好的效果，形成了我们的特色。特别是我们的技术路线十分新颖：从蛋白质序列的核磁共振化学位移预测性状字符，再用形状字符寻找结构邻居，最后以结构邻居为模板进行三级结构预测。实际算例表明，这种方法可以很好预测膜蛋白的立体结构。