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上海鈺博生物科技有限公司
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閱讀：158發(fā)布時間：2017-7-27
提出預測蛋白質(zhì)相互作用的計算方法
蛋白質(zhì)相互作用研究能夠從分子水平上揭示蛋白質(zhì)的功能，幫助揭示生長發(fā)育、新陳代謝、分化和凋亡等細胞活動的規(guī)律。在全基因組范圍內(nèi)識別蛋白質(zhì)相互作用對是解釋細胞調(diào)控機制的重要一步。隨著蛋白質(zhì)相互作用實驗技術(shù)的發(fā)展，人們能夠獲得大量的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)，甚至能夠在全基因組范圍內(nèi)對蛋白質(zhì)相互作用進行分析。然而，由于實驗技術(shù)的限制，很多高通量實驗方法測得的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)的錯誤率都比較高。此外，傳統(tǒng)實驗的方法不適用于檢測大規(guī)模數(shù)據(jù)。
針對這一科學問題，中國科學院新疆理化技術(shù)研究所多語種信息技術(shù)研究室碩士生王延斌在研究員尤著宏指導下，經(jīng)過系統(tǒng)研究，提出了一種使用蛋白質(zhì)序列信息預測蛋白質(zhì)相互作用的計算方法。為了獲得重要的蛋白質(zhì)信息，科研人員首先使用位置打分矩陣（PSSM）去表示每一個蛋白質(zhì)序列。研究發(fā)現(xiàn)，打分矩陣的表示方法不僅保留了序列的位置信息，還保留了蛋白質(zhì)的化學信息。同時，為了開發(fā)PCVMZM預測模型，科研人員首先在不同尺度的PSSM打分矩陣上提取到準確的、有代表性的蛋白質(zhì)信息，并將每一個信息表示成一個特征向量作為特征，運用一個強分類器去預測蛋白質(zhì)的交互。
研究結(jié)果表明，此方法能夠提供、穩(wěn)定、覆蓋率高的預測信息，為基因組學研究提供了一個有用的決策工具。該研究成果發(fā)表在《分子科學雜志》（International Journal of Molecular Sciences）上，發(fā)表至今約兩個月時間，被引用23次。
基于上述研究成果，科研人員通過構(gòu)建一個深度學習系統(tǒng)，實現(xiàn)了更加準確、穩(wěn)定的預測系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明，使用了深度學習方法后，預測準確率可提升2.2%，并且可以實現(xiàn)跨物種檢測。該研究成果發(fā)表在《生物分子》（Molecular Biosystems）上。
該工作得到國家自然科學基金、中科院“百人計劃”的資助。
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