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《吉林大学》 2017年
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基于CALYPSO方法的XRD逆向结构搜索和蛋白质结构预测

高朋越  
【摘要】:X射线衍射(XRD)作为一种重要的实验手段可以实现从原子尺度上确定物质的微观结构。然而如何利用实验获得的衍射数据准确地解析晶体结构是其在实际应用中需要解决的一个关键问题。蛋白质作为生命活动的主要承载者,其功能与其微观结构密切相关,因此确定蛋白质结构是生物科学研究的一个热点问题。然而由于蛋白质结构极其复杂,实验方法在确定其结构往往面临巨大的挑战。因此,从理论上发展一套高效、可靠的蛋白质结构预测方法是解决蛋白质结构问题的关键。本论文针对以上科学问题进行了系统的研究,获得了如下创新性研究成果。1.基于课题组前期研发的CALYPSO结构预测方法,结合多种针对XRD衍射技术而设计的结构处理技术(如:采用模拟退火的方法优化衍射峰形函数,实现更合理地模拟衍射图谱;利用带权重的相互关联函数评估衍射图谱相似性,构建了准确的目标函数等),发展了可利用实验XRD数据逆向结构搜索方法。该方法的有效性已经通过几种典型体系(Zn O和Ti O2)的测试。同时,利用该方法结合实验XRD的数据,对两种结构未知二元体系Ca Li2和Ca3C2进行结构的逆向搜索,成功预测出XRD图谱与实验数据较为匹配的新结构。该研究为给定XRD数据,高效地解析晶体结构提供了一种有效的方法。2.根据是否依赖结构数据库,蛋白质结构预测方法可分为两大类:模板法和从头算方法。两种方法在实际应用中都取得了较大的成功,但也存在一些局限性,如模板法无法产生数据库中尚未发现的新结构,从头算法往往无法预测大尺寸的蛋白质结构。为了克服以上两种方法所面临的困难,本文综合利用以上两种方法的优势,基于群智理论,发展了数据库辅助的从头算蛋白质结构预测方法,并集成于课题组前期研发的CALYPSO软件包中。该方法的有效性已经通过不同结构类型和尺寸的蛋白质进行测试,成功预测出了类天然构象。另外,同主流的蛋白质结构预测方法(ROSETTA和I-TASSER)相比,该方法具有可比拟甚至更高的预测精度。本研究为预测蛋白质结构提供了可靠的研究工具。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O629.73;O434.1

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