异构细胞环境下膜蛋白结构与功能特异性特征分析与预测研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61175024
项目类别：
面上项目
资助金额：
61.0万
负责人：
沈红斌
依托单位：
上海交通大学
学科分类：
F0304.系统工程理论与技术
结题年份：
2015
批准年份：
2011
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至2015-12-31

项目参与者：
周界文；王靖方；樊永显；焦清局；朱林；尹江波；张亚楠；雷剑波；秦蓓蓓；
关键词：
生物特征分析蛋白结构预测蛋白功能预测

项目摘要

膜蛋白占蛋白总数目的约30%，是主要的药物靶点。由于膜蛋白存在的环境是疏水生物膜，其不溶于水且很难结晶的特殊性使得我们长期以来对于膜蛋白的结构与功能缺乏足够的了解，极大制约了对生命健康的研究和认识。最新的生物实验结果表明膜蛋白结构功能学特性远比初始想象的简单，它们与膜蛋白所在的细胞位置有密切关系，存在不同位置的特异性特征，且结构功能中存在大量的异常现象，这些发现为面向膜蛋白的生物信息学研究提出了新的课题与挑战。本次申请主要是基于对膜蛋白结构功能学特性新的认识基础上展开的，旨在针对不同细胞环境下的膜蛋白结构功能特异性特征进行有针对性的分析，研发更一般能有效处理异常情况的先进算法模型，研究高效、领域知识融合和高可解释性的预测模型与方法，为阐释膜蛋白异常特征提供基础。研究成果将更快地推动信息科学与膜蛋白生命科学的桥梁纽带建设和制药工程发展，加速攻克若干重大疾病预防和诊治的关键技术进程。

结项摘要

跨膜蛋白是当前已知的主要药物靶点，与许多已知的人类复杂疾病密切相关，但由于生物实验的困难性，至今为止已实验求解的膜蛋白三维结构和功能非常有限，迫切需要发展智能化的生物信息学计算与分析方法。本项目针对膜蛋白的复杂结构和功能预测的生物信息学分析挑战性问题，研发了高性能的复杂结构、功能及亚细胞位置的新预测算法与方法，提出了高精确度的膜蛋白跨膜螺旋残基相互作用预测的新算法及在其约束优化下的膜蛋白3D结构从头建模新方法，构建了融合结构片段相似性和统计学习的膜蛋白残基可接触表面预测新集成算法，建立了基于链学习和稀疏特征编码的跨膜折叠蛋白拓扑结构建模新方法，为精确预测膜蛋白复杂结构提供了有力的支撑。在此基础上，项目进一步提出了融合多视角信息的复空间内预测膜蛋白亚细胞位置的新思路，建立了基于生物图像的亚细胞位置动态转移预测新途径，并构建了基于3D结构信息和生物网络特征的蛋白分子功能分析方法，有效提高了复杂分子功能信息预测的精度。项目组通过进一步建设实用的分子结构与功能在线预测平台，并与生物实验进行结合研究，提高了项目理论成果的可推广性，加快了相关生命科学研究的进程。. 通过本项目的研究，项目组发表了SCI期刊论文34篇，包括Bioinformatics 5篇，IEEE 期刊长文5篇，SCI影响因子之和97以上。发表论文中被遴选为国际期刊封面论文1篇，2篇论文曾被遴选为ESI高引用论文，公开发明专利4项。所提出的算法在国际蛋白质结构预测竞赛CASP11中被评测为 Top 3 的RR相互作用预测算法。在项目所构建的先进理论模型基础上，建立和发布了14个在线生物信息计算平台，实现了构架理论模型和生物实验的桥梁。项目组获得了上海市自然科学一等奖、ESI高被引科学家、连续3年培养3名研究生获得上海市研究生优秀成果（学位论文）。