多聚谷氨酰胺致病機(jī)理的分析方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種多聚谷氨酰胺致病機(jī)理的分析方法，包括以下步驟，S1、選擇蛋白質(zhì)模型：二維整點(diǎn)HP模型；S2、確定能量函數(shù)；S3、搜索自由能最小的蛋白質(zhì)二維構(gòu)型：采用對等模式的MPI并行算法搜索能量最小的蛋白質(zhì)所對應(yīng)的二維結(jié)構(gòu)的步驟為，本發(fā)明提供的多聚谷氨酰胺致病機(jī)理的分析方法與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用在多聚谷氨酰胺蛋白質(zhì)構(gòu)型群體中，構(gòu)型個(gè)體的溫度由該個(gè)體次序所決定，通過將較高的溫度分配給較差的個(gè)體，使之更有可能向較好的個(gè)體變動；同時(shí)，使用降溫因子加速收斂速度，采用并行方式可加快收斂速度。
【專利說明】多聚谷氨酰胺致病機(jī)理的分析方法
【【技術(shù)領(lǐng)域】】
[0001]本發(fā)明涉及生物信息學(xué)，特別涉及一種基于并行群體模擬退火算法的多聚谷氨酰胺致病機(jī)理的分析方法。
【【背景技術(shù)】】
[0002]多聚谷氨酰胺(polyQ)疾病是三核苷酸CAG基因異常重復(fù)擴(kuò)增導(dǎo)致多聚谷氨酰胺蛋白的神經(jīng)系統(tǒng)功能障礙疾病。多聚谷氨酰胺疾病有九種，且致病蛋白質(zhì)以及相應(yīng)的基因各不相同，但其共同特征是患者的大腦細(xì)胞中形成不可溶的蛋白質(zhì)聚集體、具有共同的多聚谷氨酰胺(PolyQ)片段。
[0003]多聚谷氨酰胺蛋白質(zhì)如何誤折疊和聚集，進(jìn)而導(dǎo)致疾病還有待研究。與其他多數(shù)神經(jīng)退行性疾病(例如，老年癡呆證)相似，多聚谷氨酰胺疾病與多聚谷氨酰胺蛋白的誤折疊有關(guān)。多聚谷氨酰胺蛋白長度達(dá)到35-40氨基酸時(shí)，就容易產(chǎn)生這種疾病，而且多聚谷氨酰胺蛋白長度越長疾病就越嚴(yán)重。蛋白質(zhì)折疊研究有助于蛋白質(zhì)分子藥物的設(shè)計(jì)，因此，蛋白質(zhì)折疊研究對探索多聚谷氨酰胺疾病的致病機(jī)理以及對多聚谷氨酰胺疾病的預(yù)防和治療將起重大的幫助作用。
[0004]近年，生物物理學(xué)家提出了幾種簡化的蛋白質(zhì)折疊研究的數(shù)學(xué)模型。其中國際上研究最廣泛的模型是二維整點(diǎn)HP模型，該模型中蛋白質(zhì)鏈由兩種類型的氨基酸的序列構(gòu)成，分別是親水氨基酸(用P表示)和疏水氨基酸(用H表示)，將每個(gè)氨基酸想象成一個(gè)節(jié)點(diǎn)，P用白球表示，H用黑球表示。
[0005]一個(gè)合法的蛋白質(zhì)鏈空間構(gòu)型必須滿足以下三個(gè)條件:①序列中每個(gè)節(jié)點(diǎn)必須放在二維空間整數(shù)坐標(biāo)上。②序列中每個(gè)節(jié)點(diǎn)相對其前驅(qū)節(jié)點(diǎn)(對多肽鏈的氨基酸序列編號后的前一個(gè)編號)除可以向前延伸一個(gè)單位距離外還能向左或向右延伸一個(gè)單位距離。③二維空間上的每個(gè)整數(shù)格點(diǎn)上最多只能放一個(gè)節(jié)點(diǎn)，即不允許蛋白質(zhì)鏈自重疊。
[0006]對于每個(gè)合法構(gòu)型都有其能量，每一對在蛋白質(zhì)鏈中非直接相連而在二維空間里相鄰(即距離為I)的疏水氨基酸H間的能量為-1 (稱其為H-H鍵)，其他情況能量都為O。計(jì)算構(gòu)型中所有非直接相連而相鄰的H-H鍵的能量之和即是整個(gè)構(gòu)型的能量。上述蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模型氨基酸的親水和疏水作用力，以最小能量作為優(yōu)化指標(biāo)，得出的蛋白質(zhì)空間構(gòu)型表現(xiàn)出疏水氨基酸H趨于構(gòu)形內(nèi)部，而親水氨基酸P則分布在構(gòu)型的外層，且該模型已被證實(shí)對預(yù)測蛋白質(zhì)螺旋結(jié)構(gòu)有極高的可信度。
[0007]雖然HP模型是最簡單的簡化模型，但求解基于該模型的蛋白質(zhì)折疊問題依然困難，該問題已被證明是NP難度問題，這意味著不存在既完整又不是太慢的求解算法。
【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0008]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于現(xiàn)有技術(shù)中多聚谷氨酰胺致病機(jī)理的分析收斂速度慢的問題。
[0009]為此，本發(fā)明提供一種多聚谷氨酰胺致病機(jī)理的分析方法，包括以下步驟，[0010]S1、選擇蛋白質(zhì)模型:二維整點(diǎn)HP模型；
[0011]S2、確定能量函數(shù):
[0012]
【權(quán)利要求】
1.一種多聚谷氨酰胺致病機(jī)理的分析方法，其特征在于，包括以下步驟， 51、選擇蛋白質(zhì)模型:二維整點(diǎn)HP模型； 52、確定能量函數(shù):
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述二維整點(diǎn)HP模型具體為， 蛋白質(zhì)鏈由兩種類型的氨基酸的序列構(gòu)成，分別是親水氨基酸用P表示和疏水氨基酸用H表不,將每個(gè)氨基酸定義為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，P用白球表不，H用黑球表不。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述步驟S2還包括根據(jù)蛋白質(zhì)折疊過程中的HP模型的構(gòu)型變動集。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述初始化記錄器包括MCS步數(shù)記錄器t = O,迭代步數(shù)記錄器k = 0.。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述步驟S32具體為， 所有進(jìn)程相互通信，根據(jù)每個(gè)個(gè)體i的能量函數(shù)決定個(gè)體的次序值其中ri可為I到N的整數(shù)值。并根據(jù)下式確定每個(gè)個(gè)體的溫度:
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述步驟S32具體為， 在每個(gè)進(jìn)程中，對原來的二維構(gòu)型利用構(gòu)型變動集進(jìn)行隨機(jī)變動，構(gòu)建新的構(gòu)型，并計(jì)算新的能量函數(shù)Enew,同時(shí)根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則確定新構(gòu)型被接受(即替換原來的構(gòu)型)的概率:
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述步驟S34中所述重復(fù)步驟次數(shù)為100次；并對迭代步數(shù)k賦值，k = k+1，當(dāng)?shù)綌?shù)k超過閾值，所述閾值為20，即kmax =20，停止計(jì)算。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的分析方法，其特征在于，所述降溫因子β取值為0.9。
【文檔編號】G06F19/10GK103902847SQ201210576343
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2012年12月26日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月26日
【發(fā)明者】彭豐斌, 魏彥杰, 張慧玲 申請人:中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院