【摘 要】
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共进化指的是在成对的生物个体或者生物分子之间发生的协同变化,通常用来维持或者优化这些生物体或者生物分子之间的功能相关作用。近年来,SCA算法利用共进化理论挖掘蛋白质
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共进化指的是在成对的生物个体或者生物分子之间发生的协同变化,通常用来维持或者优化这些生物体或者生物分子之间的功能相关作用。近年来,SCA算法利用共进化理论挖掘蛋白质家族信息,能筛选出功能相关的共进化氨基酸群落(“sectors”)。为新功能蛋白质的理性设计提供新思路。然而,SCA算法基本依赖序列信息,导致在高通量计算时准确性降低等问题。本研究论文中,我们通过引入蛋白结构信息和分子动力学模拟,对SCA算法进行优化。以属于α/β水解酶家族脂肪酶CALB的八个相关亚家族为对象,我们利用亚家族的代表性结构进行结构比对,同时结合亚家族内部的迭代序列比对,构建包含2182条序列的高质量比对结果。在原算法的基础上,我们通过对CALB的分子动力学模拟计算氨基酸运动相关性,对SCA算法进行修正,优化后算法称为“SCA.MD”。通过观察比较氨基酸位点在特征向量空间的分布,sector位点在三维结构上的分布等,我们发现SCA.MD的表现明显优于SCA,计算得到的sector更加准确。此外,我们首次结合文献挖掘和网络分析方法,利用sector位点和已知功能位点间的相关性,对sector位点进行功能预测,丰富了共进化计算后续的分析流程,为CALB相关家族蛋白的定向进化提供了可靠参考。
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