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题名双壳贝类足丝蛋白预测模型构建和功能保守区域特征
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作者
杨德全
陈一
战欣
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机构
海南大学海洋生物与水产学院
海南大学生态学院
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出处
《海洋与湖沼》
北大核心
2025年第5期1226-1233,共8页
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基金
国家自然科学基金项目,32160860号
海南省重点研发揭榜挂帅项目,ZDYF2023SHFZ172号。
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文摘
足丝是双壳贝类特有的一种由蛋白质组成的无生命生物材料,其可为双壳贝类提供保护,免受波浪冲击和捕食者的侵害,同时,双壳贝类会通过足丝的过度生长来争夺有限的空间资源。针对足丝蛋白预测的瓶颈,构建了基于支持向量机(SVM)的预测模型,系统评估了7种特征编码方法对足丝蛋白分类的效能。结果表明,基于组合-转移-分布-转移特征(CTDT)的编码方式在8项性能指标评估中表现最优(AUROC=0.8444,AUPRC=0.8326),其通过量化氨基酸物理化学属性的时序动态(如极性、疏水性分组转换频率),有效捕捉了足丝自组装过程的序列功能密码。二肽期望均值偏差(DDE)特征识别的GGSS/GSS重复序列可能与足丝的延展性相关,增强型氨基酸组成(EAAC)捕捉的GGX(X=Ala/Leu/Phe)重复模式可能通过酪氨酸-多巴修饰介导金属配位。基于MEME Suite(https://meme-suite.org/meme/)和CD-Search(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/cdd/wrpsb.cgi)的生物信息学分析显示,足丝蛋白依赖EGF样结构域的多点黏附与VWA结构域的Zn2+配位交联,实现水下高效附着,TIL结构域通过抑制丝氨酸蛋白酶活性保护足丝免受海水腐蚀,暗示足丝功能和特殊力学性能的实现是依赖多尺度特征的协同作用。本文构建的足丝蛋白预测模型可为足丝形成和进化研究提供重要前期基础,通过预测模型提取的足丝蛋白功能保守区域特征可为足丝附着机制研究和水下黏附材料研发提供科学依据。
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关键词
双壳贝类
足丝形成
机器学习
模型构建
功能保守区域特征
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Keywords
bivalves
byssus formation
machine learning
model construction
functionally conserved region characteristics
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分类号
Q956
[生物学—动物学]
Q789
[生物学—分子生物学]
S968.3
[农业科学—水产养殖]
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