Dehouck-Gilis-Rooman统计势能函数的简化  

Reduced representation of Dehouck-Gilis-Rooman potential function by selecting against decoy datasets

作　　者：陆文伟[1,2] 黄日波[2,3] 杜丽琴[3] 韦宇拓[3] 

机构地区：[1]广西大学数学与信息科学学院,广西南宁530004 [2]广西科学院,广西南宁530007 [3]广西大学生命科学与技术学院,广西南宁530004

出　　处：《生物信息学》2013年第1期22-28,共7页Chinese Journal of Bioinformatics

基　　金：国家973项目2009CB724703;国家自然科学基金31060125资助

摘　　要：统计有效能函数(Statisticaleffectiveenergyfunction(SEEF))又称统计势能函数,来源于对已知蛋白质结构数据库进行的统计分析。近年来Dehouck-Gilis-Rooman(DGR)小组通过将蛋白质结构的总体统计势能分解成低阶的势能项之和,提出了一种新型的统计势能函数,这种势能函数由有限个可加和的项组成。我们试图对这种势能函数进行简化,即通过诱导蛋白质数据库选择尽可能少的势能项,而且这些势能项的加和可满足一定的性能要求。结果我们得出了六组势能项组合,其性能可和DGR小组得出的势能项组合相媲美,但其势能项数目却大大减少,完全可用于蛋白质结构预测。Statistical effective energy function （SEEF） is derived from the statistical analysis of the database of known protein structures. Dehouck-Gilis-Rooman （DGR） group has recently created a new generation of SEEF in which the additivity of the energy terms was manifested by decomposing the total folding free energy into a sum of lower order terms. We tried to optimize the potential function based on their work. By using decoy datasets as screening filter, six new combinations of the energy terms were found to be comparable to DGR potential in perform- ance test.

关 键 词：诱导蛋白数据集 能量函数性能 蛋白质结构预测 统计有效能函数 富集 

分 类 号：Q518.2[生物学—生物化学]