基于最近邻算法的酶和底物相互作用分类在线预报方法技术

本发明专利技术公开了一种基于最近邻算法的酶和底物相互作用分类在线预报方法，该方法步骤：（１）建立最近邻算法学习训练所需的酶序列和底物官能团数据集；（２）酶和底物数据集转换：将酶序列和底物官能团的数据集转换成可用于模型训练的特征数据集；（３）用最近邻算法学习训练酶序列和底物官能团特征数据集；（４）预报所需的酶序列和底物官能团数据的读入、数据的转换及酶和底物相互作用分类的在线预报。该方法预报计算时间短，小于通过实验手段来测定酶是否与底物相互作用时间；成本低，其数据通过国际上一些免费的酶和底物信息数据库获得，无须其他设备和费用；方便快捷。在线预报时，用户只需在预报网页界面提供要预报的酶序列和底物官能团数据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于最近邻算法(KNN)的酶和底物相互作用分类在线预报的实 现方法。属于生物信息学领域。
技术介绍
作为生物化学的一部分，酶和底物相互作用研究成为很热门的一个焦点。自然界 中的一切生命现象都与酶的活动有关系，活细胞内全部的生物化学反应都是在酶的催化作 用下进行的。如果离开了酶，新陈代谢就不能进行，生命就会停止。在大多数生化过程中， 底物通过自身特定的官能团可以与酶序列中的某一部分发生反应或有分子间相互作用，这 样可以参与这些生化过程的调控。底物分子和酶是否作用，会直接改变酶本身的功能或结 构，从而影响各种体内生物环境。 根据酶和底物之间有无相互作用，可以把能相互作用的底物和酶，定义为可相互 作用底物_酶对(networking couple)，而把无法相互作用的底物和酶归类为不可相互作 用底物-酶对(non-networking couple).基于上述的酶和底物相互作用分类类型，通过研 究它们之间相互作用，可以预测一些未知"底物-酶对"能否相互作用，进而可以揭示底物 分子的生物功能，为科学家们探索健康或病理细胞内主要成分的功能提供了新的思路。通 过总结和预测底物与酶相互作用时化学变化和物理变化的规律，还可以了解分子领域的代 谢机理、催化机理以及一些疾病的致病机理等。 目前，上述酶和底物相互作用分类的大多数研究以实验或生物信息学方法为主。 用实验方法研究酶和底物相互作用分类，人力物力投入大，实验成本高，而且很难进行高效 地批量预测。而与生物信息学有关的酶和底物相互作用分类大多是依靠已建的相关数据库 或者分子动力学的模拟方法。这些方法往往预报时间长，计算复杂度高，并且一般需要配备 大型的计算机工作站。而对于普通的实验者来说无法获取其有效资源。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术存在的问题和不足，本专利技术的目的是提供一种基于最近邻 算法的酶和底物相互作用分类的在线预报方法。该方法能快速为实验工作者利用最近邻算 法对酶和底物能否相互作用进行在线预报，使用方便，成本低。 为了达到上述目的，本专利技术的技术解决方案如下上述基于最近邻算法的酶和底 物相互作用分类在线预报方法包括如下步骤 (1)、建立最近邻算法学习训练所需的酶序列和底物官能团的数据集； (2)、酶序列和底物官能团数据集转换将上述步骤(1)得到的酶序列和底物官能团的数据集转换成可用于模型训练的特征数据集； (3)、用最近邻算法学习训练上述步骤(2)得到的酶序列和底物官能团特征数据 集； (4)、预报所需的酶序列和底物官能团数据的读入、其数据的转换及酶和底物相互作用分类的在线预报。 上述步骤(4)中所述的预报所需的酶序列和底物官能团数据的读入、数据的转换 及酶和底物相互作用分类类型在线预报，其具体步骤如下 (4-1)、用J2EE规范编写Servlet组件，将Web客户端要预报的酶序列和底物官能 团数据读入并在线对其数据转换； (4-2)、用户通过最近邻算法预报器组件协同酶和底物相互作用分类模型器预报 酶是否与底物相互作用； (4-3)、调用上面的Servlet组件，将步骤(4_2)获得的酶和底物相互作用分类预 报结果输出到Web客户端页面上显示。 该方法与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点 1.预报时间短，每一轮预报的计算时间视要预报的酶序列的长度而定，在2分钟左右。小于 通过实验手段来测定酶是否与底物相互作用的时间；2.成本低。该专利技术需利用现有已知的 明确是否作用的酶和底物作为训练集建立模型，数据通过国际上一些免费的酶和底物信息 数据库获得，无须其他设备和费用；3.方便快捷。在线预报时，用户只需在预报网页界面提 供要预报的酶序列和底物官能团数据。通过对酶序列和底物官能团数据的转换，完成最近 邻算法的训练和目标类型的预报，就可以输出预报结果。附图说明 图1是本专利技术的的流程 图。具体实施例方式以下结合附图对本专利技术作进一步详细说明。 如图1所示，本专利技术的最近邻算法，是指用java编程语言实现的KNN算法。本发 明K = 1，即近邻数为l，上述包括 如下步骤 (1)、建立最近邻算法学习训练所需的酶序列和底物官能团数据集。该数据采集自 互联网上酶数据库KEGG。数据集分别包含两类一类是酶和底物间存在相互作用；另一类 是酶和底物间不存在相互作用 (2)、酶序列和底物官能团数据集转换将上述步骤(1)得到的酶序列和底物官能 团的数据集转换成可用于模型训练的特征数据集。即对酶序列数据集中的每个酶序列转 换成由氨基酸组成和氨基酸物理化学性质所构成的132个特征集。对于每个酶序列，特征 向量是由氨基酸序列位置的代码描述及计算性的取代基性质，包括憎水值、预测的二级结 构、预测的溶剂可及性及标准范德华体积、极性、极化率。对底物数据集而言，分别把它们 转换成所含28个官能团个数的数据，该官能团包括羟基、羰基、羧基等。最终对于每个酶序 列_底物，获得160数据的特征数据集。 (3)、用最近邻算法学习训练并建模酶序列和底物特征数据集用最近邻算法 (KNN)训练的实质是对上述步骤(2)生成的酶-底物官能团特征数据集进行学习训练，得到 最近邻算法的酶和底物相互作用分类类型模型。该模型能体现出所训练的酶和底物数据的作用分类关系。用最近邻算法学习训练并建模； (4)、需要预报酶序列和底物官能团数据的读入、数据的转换及酶和底物相互作用 分类类型在线预报，其具体步骤如下 (4-1)、用J2EE规范编写Servlet组件，将Web客户端要预报的酶序列和底物官能 团数据读入并在线对其数据转换 Web用户端提交酶序列和底物官能团数据后，Servlet组件调用验证组件对用户 提交酶序列和底物官能团数据进行检测，确定是否为有效数据。若为无效数据，告知原因。 若为有效数据，调用预报器组件并使其完成初始化，再从Servlet组件调用数据转换器组 件对酶序列和底物官能团的数据转换为160维的向量表示。该160维的向量分别由酶中的 氨基酸组成和物理化学性质构成以及底物的官能团信息。然后读入到预报器组件在线进行 预报，最后，Servlet组件返回给Web客户端预报结果。 (4-2)、用户通过最近邻预报器组件协同酶与底物相互作用分类模型器预报酶和 底物之间是否存在相互作用 进行酶与底物相互作用的分类预报时，预报器从磁盘介质中读取步骤(3)中获得 的酶和底物相互作用分类模型文件，载入模型完成初始化。该模型对(4-l)中产生的酶和 底物预报数据进行评价和预测，并获取预测的结果，既该酶和底物之间是否存在相互作用。 (4-3)、调用上面的Servlet组件，将步骤(4_2)获得的酶和底物相互作用分类类 型预报结果，并且输出到Web客户端在线页面上显示。权利要求一种，其特征在于，该方法包括如下步骤(1)建立最近邻算法学习训练所需的酶序列和底物官能团数据集(2)酶序列和底物官能团数据集转换将上述步骤(1)得到的酶序列和底物官能团的数据集转换成可用于模型训练的特征数据集；(3)用最近邻算法学习训练上述步骤(2)得到的酶序列和底物官能团的特征数据集；(4)报所需的酶序列和底物官能团数据的读入、其数据的转换及酶和底物相互作用分类的在线预报。2. 根据权利要求1所述的，其 特征在于，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于最近邻算法的酶和底物相互作用分类在线预报方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：（１）建立最近邻算法学习训练所需的酶序列和底物官能团数据集（２）酶序列和底物官能团数据集转换：将上述步骤（１）得到的酶序列和底物官能团的数据集转换成可用于模型训练的特征数据集；（３）用最近邻算法学习训练上述步骤（２）得到的酶序列和底物官能团的特征数据集；（４）报所需的酶序列和底物官能团数据的读入、其数据的转换及酶和底物相互作用分类的在线预报。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：朱昱倍，钮冰，陆瑾，陆文聪，袁友浪，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]