基于序列的蛋白质二面角预测研究综述

来源：计算机技术与发展杂志2023年第03期北京时间：

作者：郑美丽;朱琪;张步忠;'

单位：1. 安庆师范大学 计算机与信息学院,安徽 安庆 246013;2. 苏州大学 江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏 苏州 215006

摘要：蛋白质结构决定功能,蛋白质主链上 N-C 键和 C-C 键形成的二面角 (渍,鬃) 对蛋白质三维结构和空间构象起着重要作用。 从蛋白质一级序列出发,预测骨架二面角可以加速对低能结构构象空间的有效采样,大大推进三维结构预测,可作为生物实验的有效快速辅助手段。 随着蛋白质生物样本数据增多和计算性能提升,近年来,深度学习方法广泛应用到蛋白质二面角预测。 介绍了蛋白质残基的主要特征表示、计算方法对二面角预测处理、评价标准和常用数据集等;对近几年来的基于深度学习模型诸多研究工作进行系统归纳与整理,从网络结构设计、输入特征表示、模型泛化性能等方面进行总结,并对比分析各算法特点及存在的问题。 在此基础上,对其未来研究发展方向与应用前景进行了展望。

关键词：骨架二面角;机器学习;深度学习;序列表征;蛋白质结构