基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法。该方法应用ABEEMσπ浮动电荷力场能量模型进行研究，模拟及计算蛋白质系统的态密度的主从模式采用MPI并行程序算法进行计算；所述主从模式是指在N个分进程中，其中分进程1为主进程，其余都为子进程。本发明采用主从模式的MPI并行程序算法，有效加快了模拟和计算蛋白质系统态密度的速度；在计算过程中，通过引入具有适应特点的更新修正因子，进一步提高了计算的精度和速度，可应用于研究蛋白质折叠热力学过程及其致病机理。
【专利说明】基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法
【【技术领域】】
[0001]本发明属于生物信息学、生物化学和随机模拟【技术领域】，特别涉及一种基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法。
【【背景技术】】
[0002]除了编码基因组和确定蛋白质中氨基酸的序列，生物信息学和生物化学的另一个越来越重要的任务是预测蛋白质结构和功能。这个任务关键需要理解蛋白质折叠成其天然结构的作用机制，也即蛋白质折叠研究。折叠病是一类因蛋白质构象发生改变所引起疾病。由于蛋白质的功能与其三维结构是密切相关的，故蛋白质折叠研究对探索各种折叠病的致病机理意义重大。
[0003]WangLandau算法就是随机模拟领域最吸引人最有发展情景的新算法，它能解决生物信息学、生物化学等多个领域的很多复杂的问题。比如在蛋白质折叠研究，该算法有两个最显著的优点:第一，蛋白质模拟不会局限在局部最小能量状态，因而能较好的在整个能量区间进行自由行走；第二，通过该算法可模拟和计算出蛋白质系统态密度，因而就能进一步求解得到宽广温度范围内的很多热动力学量如比热等，这样就能高效的分析和研究蛋白质折叠的整个热力学过程。
【
【发明内容】
】
[0004]本发明的目的在于提供一种基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法。
[0005]本发明的目的通过以下技术方案实现:一种基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法，包括如下步骤:
[0006]( I)确定蛋白质能量|旲型和能量`区间:
[0007]应用ABEEMo 浮动电荷力场能量模型进行研究，然后使用全局优化算法获得蛋白质能量区间；在ABEEM O ji模型中，分子总能量表示为:
[0008]Eabeem。? = Eb+E e +E $ +Eimptors+Evdff+Eelec
[0009]其中，Eb为键伸缩振动势能；Ee为键角弯曲振动势能A和Eimptms分别为二面角扭转势能和非共面扭转势能；Evdw、E+。均为非键作用势能；
[0010](2)确定蛋白质能量区间的分段方式:对步骤(1)的蛋白质能量区间进行离散化处理，若取k个能量bin区间值,则对[Emin, EmaJ平均划分k个bin区间,用每个bin区间中间的一个能量值代表能量区间值；
[0011](3)模拟及计算蛋白质系统态密度:
[0012]所述的模拟及计算蛋白质系统的态密度的主从模式采用MPI并行程序算法进行计算；所述主从模式是指在N个分进程中，其中分进程I为主进程，其余都为子进程。
[0013]步骤(1)中:
[0014]所述ABEEMo 模型中，将分子体系划分为原子区域、化学键区域及孤对电子区域；孤对电子位点处于距离原子共价半径处；[0015]所述化学键区域分为O键和键区域；其中O键位点处于两个成键原子共价半径之比处；n键位点处于垂直于双键所在的平面上，且置于双键原子上下两侧共价半径处；
[0016]所述分子总能量通过如下公式进行计算:
【权利要求】
1.一种基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)确定蛋白质能量模型和能量区间: 应用ABEEMo 浮动电荷力场能量模型进行研究，然后使用全局优化算法获得蛋白质能量区间；在ABEEMo Ji模型中，分子总能量表示为:
Eabeemo u — Eb+E 0 +E ,j, +Eimptors+Evdff+Eelec 其中，Eb为键伸缩振动势能；Ee为键角弯曲振动势能A和Eimpttffs分别为二面角扭转势能和非共面扭转势能；Evdw、E+。均为非键作用势能； (2)确定蛋白质能量区间的分段方式:对步骤(1)的蛋白质能量区间进行离散化处理，若取k个能量bin区间值,则对[Emin, EmaJ平均划分k个bin区间,用每个bin区间中间的一个能量值代表能量区间值； (3)模拟及计算蛋白质系统态密度: 所述的模拟及计算蛋白质系统的态密度的主从模式采用MPI并行程序算法进行计算；所述主从模式是指在N个分进程中，其中分进程I为主进程，其余都为子进程。
2.根据权利要求1所述的基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法，其特征在于，步骤(1)中所述分子总能量通过如下公式进行计算:
3.根据权利要求1所述的基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法，其特征在于，步骤(3)中所述主进程的算法采用如下步骤进行: S1:初始化系统的态密度的对数S (E) =Ing(E) =0，直方图H(E) = (，Emin≤E≤Emax ;修正因子df = 1,总步数计数器s=l;
S2:t = 1; S3:在主进程中，对步骤(IM^abeem0 模型进行随机变动，得到新的模型，计算能量Enew,根据Metropolis准则确定新模型被接受的概率:简称为MCS步，t = t+1 ；
4.根据权利要求1所述的基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法，其特征在于，步骤(3)中所述从进程的算法采用如下步骤进行: S1:初始化系统的态密度的对数S(E) = Ing(E) = 0, Stmp (E) = Ingtmp(E) = 0，直方图H(E) = 0，Htmp(E) = 0，Emin≤E≤Emax ;修正因子df = I,总步数计数器s = I;
S2:t = I; S3:在从进程中，对步骤(IM^ABEEMo ji模型进行随机变动，产生新的模型，计算能量Enew,根据Metropolis准则确定新模型被接受的概率:简称为MCS步，t = t+1 ；
5.根据权利要求1所述的基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法，其特征在于，步骤(1)中所述ABEEM O 模型中，将分子体系划分为原子区域、化学键区域及孤对电子区域；孤对电子位点处于距离原子共价半径处。
6.根据权利要求5所述的基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法，其特征在于，所述化学键区域分为O键和键区域；其中O键位点处于两个成键原子共价半径之比处；n键位点处于垂直于双键所在的平面上，且置于双键原子上下两侧共价半径处。
【文档编号】G06F19/16GK103761452SQ201310675900
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2013年12月11日 优先权日:2013年12月11日
【发明者】彭丰斌, 魏彦杰, 张慧玲, 刘永春 申请人:深圳先进技术研究院