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公开(公告)号：CN108959852A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201710374897.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/22
Abstract: 基于氨基酸‑核苷酸成对偏好性信息的蛋白质上与RNA结合模块的预测方法，属于蛋白质‑RNA相互作用与识别技术领域。第一步，以蛋白质三维结构中的每个氨基酸残基为中心，将与之有接触的所有残基划分为一个模块；然后剔除所有的不包含任何表面残基的内部模块，保留至少含有一个表面残基的表面模块；第二步，对表面模块定义三个参数：模块的界面偏好性模块内部接触面积Q和模块溶剂可接近表面积A，计算三者的乘积值PPQA，并将模块按照PPQA值由高到低进行排序，排在前两位的模块被识别为蛋白质上RNA可能的结合模块。该方法识别非核糖体RNA结合单链蛋白质上的结合模块有很好的效果，成功率较高。
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公开(公告)号：CN108932400A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201710374896.3
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种考虑界面信息的有效的蛋白质-RNA复合物结构预测方法，属于蛋白质-RNA分子识别与相互作用研究领域。第一，以蛋白质中的每个氨基酸残基为中心，将与之有接触的残基划分为一个模块，剔除内部模块，保留表面模块。第二，对表面模块定义PPQA：模块的界面偏好性P、内部接触面积Q和溶剂可及表面积A三者乘积；根据PPQA由高到低排序，排在前两位的为可能的结合模块。第三，将结合模块信息整合到BESDock分子对接中，约束对接采样的范围。第四，用组合打分函数RPveScore评估对接采样的结合模式，分值由低到高排序，筛选出近天然结构。该方法提高采样效率，提高近天然结构的排名，给出复合物结构良好的预测。
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公开(公告)号：CN108959852B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201710374897.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于氨基酸‑核苷酸成对偏好性信息的蛋白质上与RNA结合模块的预测方法，属于蛋白质‑RNA相互作用与识别技术领域。第一步，以蛋白质三维结构中的每个氨基酸残基为中心，将与之有接触的所有残基划分为一个模块；然后剔除所有的不包含任何表面残基的内部模块，保留至少含有一个表面残基的表面模块；第二步，对表面模块定义三个参数：模块的界面偏好性模块内部接触面积Q和模块溶剂可接近表面积A，计算三者的乘积值PPQA，并将模块按照PPQA值由高到低进行排序，排在前两位的模块被识别为蛋白质上RNA可能的结合模块。该方法识别非核糖体RNA结合单链蛋白质上的结合模块有很好的效果，成功率较高。
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公开(公告)号：CN108932400B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201710374896.3
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种考虑界面信息的有效的蛋白质‑RNA复合物结构预测方法，属于蛋白质‑RNA分子识别与相互作用研究领域。第一，以蛋白质中的每个氨基酸残基为中心，将与之有接触的残基划分为一个模块，剔除内部模块，保留表面模块。第二，对表面模块定义PPQA：模块的界面偏好性P、内部接触面积Q和溶剂可及表面积A三者乘积；根据PPQA由高到低排序，排在前两位的为可能的结合模块。第三，将结合模块信息整合到BESDock分子对接中，约束对接采样的范围。第四，用组合打分函数RPveScore评估对接采样的结合模式，分值由低到高排序，筛选出近天然结构。该方法提高采样效率，提高近天然结构的排名，给出复合物结构良好的预测。
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