蛋白质相互作用及结合位点的预测方法研究

Studies on protein-protein interaction are important in proteome research. In biological processes, proteins achieve the biological functions through protein-protein interactions. How to build more effective models based on protein sequence information, protein structure information and physicochemical characteristics, is the key technology in protein-protein interaction identification. In this project, we aim to study on protein-protein interaction prediction and binding site identification. (1) Analyze the co-evolutionary relationships of proteins with their interaction partners. We will design a method based on the protein co-evolution, to predict the protein-protein interactions. (2) Build a knowledge base of binding sites based on their local sequence information and local structure information. We will compute local information similarity between protein surface residues and the binding sites in the knowledge base, to identify protein binding sites. (3) Observe two new features, namely, the coupled dihedral angles on the interfaces and the geometrical information of π-π interactions. We will propose a statistical method to capture the features, to study the structural changes in protein-protein interfaces. The project will produce the efficient and accurate methods for protein-protein interaction identification in the molecular biology research, and provide the new ideas for the proteomics research.

蛋白质相互作用研究是蛋白质组学的一个重要内容。蛋白质在生命活动过程中通过相互作用实现特定的生物功能。如何更有效地对蛋白质的序列信息、结构信息和物化特性建模，是预测蛋白质相互作用的关键。本项目旨在研究蛋白质相互作用及结合位点的预测问题：(1)研究蛋白质共进化对蛋白质相互作用的影响。设计基于蛋白质共进化的预测方法，分析蛋白质相互作用关系。(2)利用合理的结构模型，建立基于局部序列信息和局部结构信息的蛋白质结合位点知识库。比较预测残基和知识库中结合位点的局部信息相似性，识别蛋白质结合位点残基。(3)研究相互作用界面的两个新特性：结合位点残基所形成的二面角和相互作用芳香环平面之间的相对位置。构造概率图模型拟合新特性取值的概率分布，预测相互作用界面的三维构象。本项目将针对分子生物学中蛋白质之间相互作用预测，提出更高效准确的计算方法，为蛋白质组学研究提供新思路。

蛋白质组学研究是当前生物信息学领域的重点课题。本项目从海量生物数据中提取有效复杂信息，了解生命活动的运行机制，破解生物难题的关键部分。本课题通过分析生物数据特征及生物关联特性，利用复杂网络理论、概率统计方法、机器学习算法，解决蛋白质相互作用相关预测问题。一、设计基于蛋白质共进化的分析方法，识别蛋白质相互作用关系。二、利用局部信息（序列、结构）建立蛋白质结合位点知识库，设计合理的相似性模型预测蛋白质结合位点残基。三、构造局部模型和概率图模型，统计蛋白质表面残基的物理化学特性，分析蛋白质相互作用界面的残基构象。四、分析绑定蛋白质的序列特性，设计序列分段描述模型，利用特征编码方法构建蛋白质相互作用网络。五、研究蛋白质相互作用网络的拓扑特性，挖掘基因表达谱信息，并构建差异共表达的度量方法，识别蛋白质复合物和功能模块基团。综上所述，本研究为探讨蛋白质相互作用机制奠定了坚实的工作基础。项目资助发表论文16篇，培养博士生3名、硕士生5名。项目投入经费26万元，支出25.2万元，各项支出基本与预算相符。