申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809732A

主分类号：G16B5/00

分类号：G16B5/00;G16B15/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：一种基于迭代组装的蛋白质复合物冷冻电镜数据建模方法，首先，输入蛋白质复合物氨基酸序列和冷冻电镜密度图，对密度图进行去噪处理，并对每个单链进行单独建模；然后按单链序列长短顺序逐一将复合物中的每条链匹配进密度图中。在链和密度图匹配过程中，从第二条链开始，把已与结构匹配的体素从密度图中排除，使用更新后的密度图进行下一条链匹配；如果单链匹配的结果质量较差，则判断此链是否为多域结构，如果是多域将进一步以结构域为单元进行优化，然后选择全链和以结构域为单元优化中最好的匹配结果当作该链最佳匹配结构；最后，将各单链与密度图匹配最佳的结构合并，得到目标蛋白质复合物的三维结构。本发明提供了一种精度较高的基于迭代组装的蛋白质复合物冷冻电镜数据建模方法。

主权项：1.一种基于迭代组装的蛋白质复合物冷冻电镜数据建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1输入待组装蛋白质复合物的氨基酸序列和其对应的冷冻电镜密度图；2设置参数：体素阈值Vcut，密度图搜索范围Ssearch，密度相关性系数阈值pthresholds，密度图移除距离阈值dthresholds，原子间冲突阈值dcut；3对输入数据进行预处理；4选取一条单链，寻找此单链结构在密度图中的初始位置；5从每个初始位置出发，采用L-BFGS算法搜索该单链结构与密度图最佳匹配位置；6通过密度相关性分数对步骤5生成的最终结构进行择优判断，若密度相关性分数＞pthresholds，则转到步骤7进一步优化，若密度相关性分数＜pthresholds则把当前结构看作其最佳结构；7采用FUpred对该链结构进行结构域划分，如果该链只有1个域，则将当前结构看作最佳结构；如果该链是多域，则转到步骤8进一步优化；8以结构域为单元进一步优化该结构在密度图中位置；9选出步骤5和步骤8中密度相关性分数最小的结构，将其看作该链与密度图匹配最优的结构；10计算已经匹配好的结构中的Cα原子和密度图中所有体素的距离，如果距离值小于阈值dthresholds，则把密度图中对应体素的密度值设为0；11采用步骤10中更新后的密度图，按照步骤3.1确定的顺序对未匹配进密度图的单链再次执行步骤4-10，直到蛋白质复合物中所有单链都匹配到密度图中为止；12最终将各单链与密度图拟合度最佳的结构合并，得到目标蛋白质复合物的三维结构。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种基于迭代组装的蛋白质复合物冷冻电镜数据建模方法

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