预测蛋白活性口袋的在线网页 (POCASA)

网址:http://altair.sci.hokudai.ac.jp/g6/service/pocasa/

 

预测过程所需要知道的参数有:

parameters:

          1. Grid Size(晶格的大小): 这个参数决定了三维的晶格的大小。 推荐使用的值为1埃。

 

          2.Probe radius(探针半径) : 这个输入的参数值应该是一个非负的整数值,经验的取值范围为1-4埃。在大多数情况下建议使用探针的大小为2埃。当然,你也可以任意的更改探针的大小,原则上配体分子比较大的话可以用大的探针,配体分子比较小的话用小的探针。

 

         3. Single Point Flag (SPF)  单独点的参数:

                 SPF用于移除搜索结果中的噪声,这个参数的值是一个非负值,取值范围为0-28埃。当晶格的取值大小为1埃或者0.5埃时,建议的取值大小为16或者9埃。

 

        4. Protein Depth Flag(PDF) 蛋白深度的参数:

                     PDF用于回复那些被SPF去除的点中的有用的口袋中的点,输入的值的取值范围为0-28埃.对于晶格大小为1埃或者0.5埃的取值时,PDF的建议的取值分别为18和10埃。

 

        5. Top-N

                  通常情况下,对于一个给定的目标蛋白会发现多于1个的口袋,这个参数定义了输出的前N个的口袋和孔洞,大多数情况下建议使用的参数值是N=5.并且,如果指定了vale的值为0,所有的口袋和孔洞将会被输出。

       

         6. Chain ID

                         默认的参数值为NULL, 将使用PDB文件中的的第一条链,Chain ID用户可以自己指定"A","a,b","1,2" 或者“ABC”(输入时不用加引号)

 

程序输出:

XXXX_simple.pdb

这个文件包含了部分的输入文件用于POCASA来检测口袋和活性中心,如果结果并不是你想要的,你可以检查这个文件来确保是不是使用了正确的部分。

 

XXXX_Parameters.txt

这个文件存储了用户的输入参数,从POCASA中获得的口袋和活性中心的信息也存在这个文件中,包括体积,VD值和平均的VD值,预测的所有的口袋的排名也存在于这个文件中。

 

XXXX_TopN_pockets.pdb

这个文件保存了前N个口袋的原子坐标。原子坐标的格式与标准的PDB文件相同。口袋的数量应用残基的数量来表示,口袋中的每一个点用一个氢原子来代表。

 

XXXX_PocketCenters.pdb

这个文件指定了前N个口袋中的几何中心。

 

 

注意:如果程序没有找到任何的口袋/活性中心,可以把探针的半径一次增大1埃再重新做一次.

### 使用深度学习模型预测蛋白活性中心的方法 #### 方法概述 为了有效预测蛋白质的活性中心,可以采用基于深度学习的技术。这类技术通常依赖于卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs),以及更先进的架构如Transformer等来处理复杂的序列和结构信息[^1]。 #### 数据准备 构建高质量的数据集对于训练有效的深度学习模型至关重要。这涉及收集已知活性位点位置的蛋白质样本,并将其转换成适合输入到深度学习框架中的形式。每个样本应包含完整的氨基酸序列以确保最高的精度[^3]。 #### 特征工程 在实际操作过程中,除了原始的一级结构外,还可以考虑加入额外的信息作为辅助特征,比如物理化学性质、进化保守性评分或是其他类型的结构性描述符。这些附加属性有助于提高最终模型的表现。 #### 模型选择与配置 当涉及到具体实现时,可以选择类似于AlphaFold所使用的注意力机制结合深层残差连接的设计方案来进行端到端的学习过程[^2]。这样的体系结构不仅能够捕捉局部模式而且还能理解全局上下文关系,在识别潜在的功能区域方面表现出色。 ```python import torch.nn as nn class ProteinActivityPredictor(nn.Module): def __init__(self, input_dim=700, hidden_size=512, num_layers=3): super(ProteinActivityPredictor, self).__init__() # 定义多层LSTM用于捕获序列特性 self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) # 输出层映射至二分类空间 (活跃/不活跃) self.fc_out = nn.Linear(hidden_size * 2, 1) def forward(self, x): lstm_output, _ = self.lstm(x) out = self.fc_out(lstm_output[:, -1, :]) # 取最后一个时间步的状态 return out ``` 此代码片段展示了一个简单的双向LSTM网络定义,它可以从给定的蛋白质序列中提取特征并尝试预测其是否属于某个特定功能区的一部分。 #### 结果验证 完成上述步骤之后,还需要仔细评估所得出结论的质量。为此目的而设立的标准测试集合应当尽可能覆盖广泛的情况;同时也要注意运用交叉验证策略减少过拟合风险。此外,计算诸如ROC曲线下面积(AUC-ROC)之类的统计指标可以帮助量化性能差异。
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