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作者：郑美丽安庆师范大学

学位级别：硕士

蛋白的结构与其功能密切相关,因此,解析蛋白的结构已成为当前的重要课题。蛋白质主链上N-C键和C-C键形成的二面角(Φ,Ψ)对蛋白质三维结构和空间构象起着重要作用,是蛋白质主链的主要自由度。从蛋白质一级序列出发,预测骨架二面角可以... 详细信息

蛋白的结构与其功能密切相关,因此,解析蛋白的结构已成为当前的重要课题。蛋白质主链上N-C键和C-C键形成的二面角(Φ,Ψ)对蛋白质三维结构和空间构象起着重要作用,是蛋白质主链的主要自由度。从蛋白质一级序列出发,预测骨架二面角可以加速对低能结构构象空间的有效采样,大大推进三维结构预测,可作为生物实验的有效快速辅助手段。基于此,本文主要研究内容如下:1)深入研究分析计算方法预测二面角问题。首先分析计算方法解决该问题的模式,包括氨基酸残基的计算方法表征、二面角预测结果的表示、预测性能评价标准和常用数据集等,然后分析了传统机器学习方法在二面角预测中的应用,并对近几年来的基于深度学习模型的诸多研究工作进行系统归纳与整理,对比分析了各算法特点及存在的问题。2)随着蛋白质生物样本数据增多和计算性能的提升,近年来,深度学习方法在蛋白质二面角等结构特征预测等问题中取得了较好进展。但现有代表性的预测方法,存在的问题有:多数由递归神经网络构建的模型无法并行训练,训练速度慢;模型参数庞大,消耗计算资源多,也不利于应用推广。本课题提出了一个轻量级的快速预测方法DCMA。基于卷积神经网络设计了一种混合感知块:由多个不同卷积尺度的卷积神经网络、多组卷积尺度相同但放大率不同的空洞卷积神经网络堆叠而成,旨在捕获输入序列的长程特征和局部特性;为了加强长短程特征捕获,一个多头注意力网络和两个混合感知块并行堆叠构成1A2I(两个混合感知块和一个注意力模块)模组,五组1A2I模组堆叠构成DCMA模型。为了约束预测结果,DCMA模型也采用了多任务学习策略。3)在DCMA模型的基础上,研究了蛋白质空间结构属性接触图、集成学习、蛋白质预训练模型提取的特征对DCMA的性能影响。实验表明:采用SPOT-1D软件预测的接触图作为残基表示特征,在软件预测精度较好的序列上能提升预测性能;多个独立训练的基模型集成在一起,能有效提升预测性能;蛋白质预训练模型ESM-1v和Prot T5的输出特征作为附加输入,同样能有效提升预测性能。

关键词：骨架二面角空洞卷积混合感知块注意力机制轻量级模型

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基于图神经网络的固定骨架蛋白质设计方法研究

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南京理工大学学报 2023年第3期47卷 311-317,329页

作者：刘炎袁野沈红斌上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

针对图神经网络(GNN)ProteinSolver结构特征约束不充分的问题,增加了骨架二面角、配对氨基酸的相对位置编码和相对方向等结构约束,提出了一种基于GNN的固定骨架蛋白质设计方法。实现了基于Transformer多头注意力机制的GNN架构,将物理坐... 详细信息

针对图神经网络(GNN)ProteinSolver结构特征约束不充分的问题,增加了骨架二面角、配对氨基酸的相对位置编码和相对方向等结构约束,提出了一种基于GNN的固定骨架蛋白质设计方法。实现了基于Transformer多头注意力机制的GNN架构,将物理坐标添加到消息传递和更新步骤中,提高了原子坐标的等变特性。在CATH数据集上的训练和测试结果显示:该文模型平均困惑度为8.12,比ProteinSolver的平均困惑度8.97降低了0.85;在掩盖率为50%时,ProteinSolver的恢复率为28.7%;然后,增加更多的结构约束,恢复率达到了30.3%;随后,将ProteinSolver的GNN替换成基于Transformer的GNN,恢复率达到了34.3%;最后,通过再引入等变特性,恢复率进一步提高到35.0%。

关键词：图神经网络固定骨架蛋白质蛋白质设计结构特征约束骨架二面角配对氨基酸相对位置编码相对方向

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基于序列的蛋白质二面角预测研究综述

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计算机技术与发展 2023年第3期33卷 1-8页

作者：郑美丽朱琪张步忠安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246013 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

蛋白质结构决定功能,蛋白质主链上N-C键和C-C键形成的二面角(φ,ψ)对蛋白质三维结构和空间构象起着重要作用。从蛋白质一级序列出发,预测骨架二面角可以加速对低能结构构象空间的有效采样,大大推进三维结构预测,可作为生物实验的有效... 详细信息

蛋白质结构决定功能,蛋白质主链上N-C键和C-C键形成的二面角(φ,ψ)对蛋白质三维结构和空间构象起着重要作用。从蛋白质一级序列出发,预测骨架二面角可以加速对低能结构构象空间的有效采样,大大推进三维结构预测,可作为生物实验的有效快速辅助手段。随着蛋白质生物样本数据增多和计算性能提升,近年来,深度学习方法广泛应用到蛋白质二面角预测。介绍了蛋白质残基的主要特征表示、计算方法对二面角预测处理、评价标准和常用数据集等;对近几年来的基于深度学习模型诸多研究工作进行系统归纳与整理,从网络结构设计、输入特征表示、模型泛化性能等方面进行总结,并对比分析各算法特点及存在的问题。在此基础上,对其未来研究发展方向与应用前景进行了展望。

关键词：骨架二面角机器学习深度学习序列表征蛋白质结构

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半胱氨酸二肽与三肽分子在ABEEMσπ/MM力场中稳定构象的研究

半胱氨酸二肽与三肽分子在ABEEMσπ/MM力场中稳定构象的研究

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作者：刘星辽宁师范大学

学位级别：硕士

天然氨基酸在生物体内有着重要的生理作用,生物中的天然氨基酸往往以某些特定的稳定结构存在于自然条件下,因此探究天然氨基酸多肽分子的构象是具有非常重要意义的。本文应用浮动电荷极化力场ABEEMσπ/MM,以天然氨基酸中半胱氨酸二肽... 详细信息

天然氨基酸在生物体内有着重要的生理作用,生物中的天然氨基酸往往以某些特定的稳定结构存在于自然条件下,因此探究天然氨基酸多肽分子的构象是具有非常重要意义的。本文应用浮动电荷极化力场ABEEMσπ/MM,以天然氨基酸中半胱氨酸二肽、三肽模型分子为例对其稳定构象进行探究。首先运用B3LYP/6-311++G(d,p)高水平从头算对势能面扫描,得到二维、三维扫描图像,从而得到所有能量极小值点的结构。通过进一步的优化和频率计算,可以获得半胱氨酸二肽共十六类稳定构象。浮动电荷力场ABEEMσπ/MM同样可以获得半胱氨酸二肽全部的十六类稳定构象。而三种固定电荷力场OPLS/AA、AMBER99sb与CHARMM27分别只优化出十二类、十二类和八类半胱氨酸二肽的稳定构象,并且半胱氨酸二肽的骨架二面角(φ,ψ)在各个力场中的平均绝对偏差(MAD)为7.7°、32.7°、21.5°和24.2°。本文以半胱氨酸二肽、三肽为例调节了此模型分子中支链二面角参数V、V与V,V、V与V对于骨架二面角(φ,ψ)的影响依次递减,经过反复调节,以从头算的计算结果为作为参照进行对比,再把调节后的参数应用到半胱氨酸三肽的计算中。文中所得的二十七类半胱氨酸三肽稳定构象,是由半胱氨酸二肽的十六组稳定构象通过排列组合并逐一优化的方法得到的。ABEEMσπ/MM力场可以像B3LYP/6-311++G(d,p)一样,获得全部二十七类半胱氨酸三肽的稳定构象,而OPLS/AA、AMBER 99sb、CHARMM27方法分别只能获得十二类、十六类、十类稳定构象,最后统计半胱氨酸三肽分子的骨架二面角(φ,ψ)(φ,ψ),平均绝对偏差分别是4.8°、14.2°、21.1°和18.7°。由此证明,ABEEMσπ/MM方法能够在保证精度的同时,更加快速地获得半胱氨酸二肽、三肽的稳定构象,从而为探究生物大分子中天然氨基酸的稳定构象奠定了基础。

关键词：天然氨基酸 ABEEMσπ/MM 骨架二面角稳定构象半胱氨酸多肽

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探索有机小分子的稳定构象

探索有机小分子的稳定构象

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第十三届全国量子化学会议

作者：姜新蕊杨忠志辽宁师范大学化学化工学院

本文应用ABEEMσπ/MM方法,探索有机小分子稳定构象。该方法能够快速获得与从头算B3LYP/6-311++G(d.p)方法相同的稳定构象数目,并且二者得到的骨架二面角十分接近。算得的各分子的骨架二面角的平均绝对偏差分别为3.6°、2.97°、3.67°... 详细信息

本文应用ABEEMσπ/MM方法,探索有机小分子稳定构象。该方法能够快速获得与从头算B3LYP/6-311++G(d.p)方法相同的稳定构象数目,并且二者得到的骨架二面角十分接近。算得的各分子的骨架二面角的平均绝对偏差分别为3.6°、2.97°、3.67°、1.93°和3.95°。与此同时,本文分别应用OPLS/AA、AMBER99sb和AMOEBAbio09力场方法计算并获得了各稳定构象的二面角,算得平均绝对偏差数值较大。ABEEMσπ/MM方法在稳定构象的搜寻上所用的时间远远小于从头算计算所需时间。以上结果可以说明,ABEEMσπ/MM方法可以快速准确地重复从头算方法获得的结果,证明我们参数的合理性和可转移性。这些工作为以后更大的生物分子的稳定构象搜寻打下了良好的基础。

关键词： ABEEMσπ/MM 有机小分子骨架二面角稳定构象

来源： cnki会议评论

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应用ABEEMσπ/MM方法探究半胱氨酸多肽的稳定结构

应用ABEEMσπ/MM方法探究半胱氨酸多肽的稳定结构

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第十三届全国量子化学会议

作者：刘星杨忠志辽宁师范大学化学化工学院

本文应用浮动电荷极化力场ABEEMσπ/MM,以天然氨基酸中半胱氨酸二肽、三肽为模型分子调节其支链二面角参数V、V与V,调节后以从头算的计算结果为蓝本进行对比,得到半胱氨酸二肽、三肽分子的全部16类、27类稳定构象,平均绝对偏差分别为7.... 详细信息

本文应用浮动电荷极化力场ABEEMσπ/MM,以天然氨基酸中半胱氨酸二肽、三肽为模型分子调节其支链二面角参数V、V与V,调节后以从头算的计算结果为蓝本进行对比,得到半胱氨酸二肽、三肽分子的全部16类、27类稳定构象,平均绝对偏差分别为7.7°、4.8°。而在OPLS/AA、AMBER99sb与CHARMM27三个固定电荷力场中分别只得到12类、12类和8类半胱氨酸二肽分子的稳定构象;得到12类、16类、10类半胱氨酸三肽分子的稳定构象。且半胱氨酸二肽分子骨架二面角（φ,ψ）在三个固定电荷力场中的平均绝对偏差分别为32.7°、21.5°和24.2°;半胱氨酸三肽分子的骨架二面角（φ1,ψ1）(φ2,ψ2),平均绝对偏差分别是14.2°、21.1°和18.7°。由此证明,ABEEMσπ/MM方法能够在保证精度的同时更加快速地获得半胱氨酸二肽、三肽分子的稳定构象,从而为探究生物大分子中天然氨基酸的稳定构象奠定了基础。

关键词：天然氨基酸 ABEEMσπ/MM 骨架二面角半胱氨酸多肽

来源： cnki会议评论

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