【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及系统生物学领域，具体为蛋白质相互作用界面智能挖掘方法。
技术介绍
1、蛋白质-蛋白质相互作用在生物的生物过程中起着重要作用，如信号转导、蛋白质合成等。由于蛋白质结构是理解蛋白质功能机制的关键，因此通过实验测定蛋白质复合物结构，如x射线晶体学等，虽测定的精准度高，但增加经济成本和时间成本。
2、分子对接旨在通过计算工具识别由给定的蛋白质单体在相互作用状态下形成的天然复合构象，且分子对接算法可分为基于模板建模和无模板建模；无模板建模，指在没有模板信息的情况下基于相互作用的力场预测蛋白质-蛋白质复合物结构，基于模板的方法侧重于利用已有的同源蛋白-蛋白复合物结构来预测目标复合物的结构，基于模板的方法的基础假设是相似的序列折叠成相似的三维结构并具有相似的结合模式，同时，预测模型的准确性取决于模板库中目标与样本之间的进化关系以及模板库中是否包含可靠模板。当模板库足够充分且有灵敏的检测模板同源的工具时，基于模板的对接方法的精度，速度上均比从头对接具有优越性；相反，从头计算方法预测的构象取决于搜索空间的大小以及搜索算法的速度。
3、因此，本领域技术人员提供了蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，解决蛋白质-蛋白质复合物实验方法成本高、耗时长的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，
3、步骤一、收集和整理复合物结构的数据库，并进行数据清洗和标准化；
4、步骤二、通过收集新的复合物结构数据和利用新的实验技术和计算方法，增加模板数据库的规模和内容；
5、步骤三、预测复合物结构是指利用模板数据库和相应的对接方法来推断未知蛋白质复合物的结构；
6、步骤四、通过基于模板的对接方法建模复合物结构是指利用已知复合物结构和对接方法来生成新的复合物结构；
7、步骤五、通过方法和步骤的融合和优化，得到的预测结果在结构上更加可靠和合理。
8、优选的，所述步骤二中过滤条件为：分辨率优于3.5a；复合体中只包含蛋白质链；x-线测定的复合物结构；至少单条链有大于30个残基。
9、优选的，所述步骤三中采用的阈值计算公式为：
10、min(5,len(seq)/10)
11、其中，min表示取最小值的函数；len(seq)表示蛋白质序列的长度，其中seq表示蛋白质序列。
12、优选的，所述步骤三中包括检测同源模板、检测进化关系、去除复杂模板；
13、检测同源模板，为受体和配体在数据库中检测同源模板；
14、检测进化关系，选择受体和配体的通用模板，指的是在受体和配体的模板列表中具有相同pdbid的模板；
15、去除复杂模板，去除不合适的复杂模板，模板包含属于同复合物链或具有重叠片段的受体和配体模板。
16、本专利技术提供了蛋白质相互作用界面智能挖掘方法。具备以下有益效果：
17、1、本专利技术通过融合对接方法预测构象时，根据复合物结构能量项进行排序打分，基于分数选取先选取固定数量的基于模板对接方法的构象，考虑剩余基于模板方法和从头对接方法的构象，基于模板方法相比从头对接方法的高精确度，继而不会出现有效模板构象的遗漏的现象。
18、2、本专利技术通过构建的基于模板的数据库，相比之前工作的数据库，筛选标准更严格，数据更丰富且扩展多链复合物，实现本专利技术采取的基于能量项打分，既符合热力学理论，省时省力且具有的理论支撑，更符合蛋白质复合物结构的问题。
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1.蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，其特征在于，所述步骤二中过滤条件为：分辨率优于3.5A；复合体中只包含蛋白质链；X-线测定的复合物结构；至少单条链有大于30个残基。
3.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，其特征在于，所述步骤三中采用的阈值计算公式为：
4.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，其特征在于，所述步骤三中包括检测同源模板、检测进化关系、去除复杂模板；
【技术特征摘要】
1.蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用界面智能挖掘方法，其特征在于，所述步骤二中过滤条件为：分辨率优于3.5a；复合体中只包含蛋白质链；x-线测定的复合物结构；至少单条链有大于30个残...
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