基于序列剖面和可及表面积的蛋白质相互作用位点的预测

蛋白质相互作用位点的预测对于突变设计和蛋白质相互作用网络的重构都是至关重要的.由于实验确定的蛋白质复合物和蛋白质配体复合物的结构依然相当少,预测蛋白质相互作用位点的计算方法就显得十分重要.该文提出了一种以支持向量机为分类器,以邻近残基的序列剖面和可及表面积为输入数据来预测蛋白质相互作用位点的方法.计算结果显示,界面残基和非界面残基被识别的准确率为75.12%,假阳性率为28.04%.与输入数据仅有序列剖面的方法相比,界面残基和非界面残基被识别的准确率提高了4.34%,假阳性率降低了4.63%.     

一种预测判断蛋白质与DNA相互作用位点的新方法

蛋白质-DNA相互作用位点在各类生理生化反应中扮演重要角色.本论文旨在构建一种可以准确预测“相互作用位点”的方法：PdDNA，其内容主要包括支持向量机和序列匹配器.支持向量机通过提取相互作用位点中心残基的特征进行训练并分类，序列匹配器则通过蛋白质特征矩阵（PSSM）对氨基酸序列进行相关性评估，对二者结果进行归一化整合，得到最终的预测结果.利用公开数据集PDNA_62，我们的PdDNA预测准确率为86.87%.为进一步验证PdDNA可靠性，我们还自建了PDNA_224数据集，其预测准确率为83.07%，处于较高水平.因此PdDNA是一种有效的“蛋白质-DNA相互作用位点”预测方法.     

基于多窗口不同特征的蛋白质相互作用位点预测

识别蛋白质相互作用位点在蛋白质功能研究中发挥着重要作用.文章从蛋白质序列出发,提取相关特征——序列谱、序列谱+信息熵,分别形成多个滑动窗口,以此构造输入特征向量.采用"留一法"生成训练数据集和测试数据集,使用支持向量机构建6种分类器,预测测试集中的表面残基是否是蛋白质相互作用位点,得到了较好的结果,说明了实验方法的有效性和可行性.     

基于组合特征集成的蛋白质相互作用位点预测

运用RBF神经网络预测蛋白质相互作用位点.首先提取序列谱、保守权重、熵值、复合物可及表面积和序列变化率等一系列蛋白质相互作用位点的关键特征.然后应用RBF神经网络以及它们的集成来对这些样本集进行训练与测试.使用10次交叉验证进行训练与测试,创建了4组具有对比性的蛋白质相互作用特征组合.实验中每加入一种新的特征时正确预测率都会相应的提高,特别是加入可及表面积和序列变化率特征时正确率提高幅度更大,表明利用多特征组合,结合RBF神经网络算法进行预测蛋白质相互作用位点的方法是正确有效的.     

一种基于最优局部信息融合的蛋白质-亚细胞定位预测方法

 基于蛋白质的合成及分选机制,提出了一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法。先采用遍历搜索技术,找出各种亚细胞蛋白质序列分选信号和成熟蛋白质之间的最佳分割位点,把蛋白质序列分为两条子序列,计算这两条子序列中的氨基酸组份并将它们融合起来作为整条蛋白质序列的特征,然后构造用于识别每类蛋白质的最佳子分类器,再根据最大化原则组建集成分类器。在NNPSL数据集上,采用5重交叉验证方法对本文方法进行测试,原核和真核两个蛋白质序列子集分别取得94.1%和87.5%的总体预测精度。同时,此方法在一些蛋白质序列中找到的分割位点与真实生物现象相吻合,能为预测蛋白质序列的剪切位点提供参考信息。     

基于信噪比的蛋白质相互作用的预测

蛋白质间的相互作用在生命体中扮演着关键的角色.将改进的共鸣识别模型应用于预测酵母蛋白质间的相互作用,并改用信噪比为判别参数.此判别参数与之前的判别参数——峰值相比,在保证较高预测精度的基础上,还可以很好地区分阳性数据和随机数据,从而也就能较好地处理过度拟合的问题.     

通过构建蛋白质结构域功能模版库做基于氨基酸序列的蛋白质功能位点预测(英文)

由蛋白质序列预测蛋白质功能位点对于理解蛋白质功能具有重大的意义,它同时也为生物学实验提供了重要依据.长期以来,基于知识库的方法一直是预测蛋白质功能位点的可靠方法.通过适当修改蛋白质结构分类库SCOP构建了一个附带功能注释的结构域模版库(fDPD),其中每个模版都包含一组序列和结构都非常相近的已知的蛋白质成员.fDPD通过隐马尔可夫模型方法HMMER由未知蛋白质的序列预测其功能位点.为了考察本方法的效果我们检测了两个通用的酶催化位点数据库,一个由约1 500个序列构成的钙离子结合蛋白数据库和从CASP9中提取出的数条蛋白质序列.我们的方法对于配体结合位点以及钙结合位点的预测取得了较高的精度和覆盖率,其催化位点的预测效果仅次于目前已知的最好的方法.我们的计算结果表明,结构上相似的蛋白质其功能位点倾向于出现在蛋白质表面上相似的位置.     

基于序列信息理论预测线虫基因选择性剪切位点

基因的选择性剪切使得在DNA上一段相同的序列翻译成多个不同的蛋白质序列.选择性剪切的出现把剪切位点分为选择性供体位点、组成性供体位点、选择性受体位点和组成性受体位点.基于EBI中的线虫基因选择性剪切位点数据库,选取不同位点的单碱基频率和序列片段的三联体频数作为参数,利用位置权重矩阵和离散增量结合支持向量机,对选择性剪切位点进行了理论预测.对选择性供体位点和选择性受体位点的预测成功率分别为63.78%和72.63%,特异性分别为68.02%和83.96%.     

基于混合核函数SVM的蛋白质相互作用预测方法

针对蛋白质相互作用的预测问题,提出一种以余弦核和线性差值累加核为基核的对偶混合核函数SVM的蛋白质相互作用预测方法.该方法充分考虑了蛋白质的结构域特征,同时根据蛋白质相互作用数据应具有顺序无关的特点,将"对偶"思想引入SVM核函数中.对两个真实的蛋白质相互作用数据集Yeast PPI和Human PPI的测试结果表明,提出的方法与其它方法相比能够有效地提高蛋白质相互作用预测的准确率.     

DNA与小分子相互作用的研究进展

概述了能与DNA发生相互作用的小分子的种类和不同小分子与DNA相互作用的方式、机理,并对DNA与小分子相互作用研究的常用方法,以及这些方法的特点进行了评述。最后对其发展前景,尤其是对药物分子与DNA相互作用的未来发展方向进行了展望与预测。     

Bacterial chromatin organization by H-NS protein unravelled using dual DNA manipulation

Both prokaryotic and eukaryotic organisms contain DNA bridging proteins, which can have regulatory or architectural functions. The molecular and mechanical details of such proteins are hard to obtain, in particular if they involve non-specific interactions. The bacterial nucleoid consists of hundreds of DNA loops, shaped in part by non-specific DNA bridging proteins such as histone-like nucleoid structuring protein (H-NS), leucine-responsive regulatory protein (Lrp) and SMC (structural maintenance of chromosomes) proteins. We have developed an optical tweezers instrument that can independently handle two DNA molecules, which allows the systematic investigation of protein-mediated DNA-DNA interactions. Here we use this technique to investigate the abundant non-specific nucleoid-associated protein H-NS, and show that H-NS is dynamically organized between two DNA molecules in register with their helical pitch. Our optical tweezers also allow us to carry out dynamic force spectroscopy on non-specific DNA binding proteins and thereby to determine an energy landscape for the H-NS-DNA interaction. Our results explain how the bacterial nucleoid can be effectively compacted and organized, but be dynamic in nature and accessible to DNA-tracking motor enzymes. Finally, our experimental approach is widely applicable to other DNA bridging proteins, as well as to complex DNA interactions involving multiple DNA molecules.     

Reduction of the minimal sequence for initiation of DNA synthesis by qualitative or quantitative changes of an initiator protein

Initiation of DNA synthesis at an origin of DNA replication involves complex protein-DNA interactions that are still poorly understood. Some of these interactions are highly specific and involve proteins (initiator proteins) thought to be essential for regulation of the initiation process because of their rate-limiting activity. We show here that both qualitative and quantitative changes in one of these proteins have profound effects on protein-DNA interactions at an origin of DNA replication, and are sufficient to reduce to less than one-third the minimal sequence required for initiation. The general implications of these findings are discussed.     

对于核小体定位检测方法的比较研究

在真核细胞中,核小体是组成染色质的基本结构单位,是由DNA紧密缠绕在组蛋白八聚体上所形成的一个复合体结构。而DNA与组蛋白的结合并不是固定不变的,没有核小体结合的DNA区域易于各种调节蛋白的接近与结合。因此人们怀疑核小体的定位与基因的转录调节之间存在某种内在联系。对现行的核小体定位的检测方法进行了归类,并对其优缺点进行了分析整理。对更深入的探索核小体定位检测方法的应用有一定意义。     

Importance of DNA stiffness in protein-DNA binding specificity

From the first high-resolution structure of a repressor bound specifically to its DNA recognition sequence it has been shown that the phage 434 repressor protein binds as a dimer to the helix. Tight, local interactions are made at the ends of the binding site, causing the central four base pairs (bp) to become bent and overtwisted. The centre of the operator is not in contact with protein but repressor binding affinity can be reduced at least 50-fold in response to a sequence change there. This observation might be explained should the structure of the intervening DNA segment vary with its sequence, or if DNA at the centre of the operator resists the torsional and bending deformation necessary for complex formation in a sequence dependent fashion. We have considered the second hypothesis by demonstrating that DNA stiffness is sequence dependent. A method is formulated for calculating the stiffness of any particular DNA sequence, and we show that this predicted relationship between sequence and stiffness can explain the repressor binding data in a quantitative manner. We propose that the elastic properties of DNA may be of general importance to an understanding of protein-DNA binding specificity.