【摘 要】
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蛋白质与DNA通过彼此之间的相互作用在有机体内参与众多的生命活动过程,包括基因的表达,DNA的装配与修复等。研究发现蛋白质-DNA相互作用的结合自由能主要由小部分的结合氨基酸残基（热点残基）提供,因此对蛋白质-DNA结合热点残基的研究与识别具有重要意义。其不仅能帮助阐述蛋白质-DNA相互作用的发生机制,更有助于治疗蛋白质-DNA相互作用发生紊乱而引起的相关疾病。虽然可以通过丙氨酸扫描突变实验技术鉴
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蛋白质与DNA通过彼此之间的相互作用在有机体内参与众多的生命活动过程,包括基因的表达,DNA的装配与修复等。研究发现蛋白质-DNA相互作用的结合自由能主要由小部分的结合氨基酸残基（热点残基）提供,因此对蛋白质-DNA结合热点残基的研究与识别具有重要意义。其不仅能帮助阐述蛋白质-DNA相互作用的发生机制,更有助于治疗蛋白质-DNA相互作用发生紊乱而引起的相关疾病。虽然可以通过丙氨酸扫描突变实验技术鉴定蛋白质-DNA结合的热点残基,但实验方法耗时耗力,花费不菲。因此开发高效准确的计算方法用于识别蛋白质-DNA的结合热点残基,可以对实验起到补充和指导作用。虽然研究人员已经开发了几种方法用于蛋白-DNA界面热点残基预测,但是所用的数据集较小,其泛化能力难以得到有效验证。在本文的研究中,首先从db AMEPNI数据库中搜集到了一部分蛋白质-DNA结合热点残基数据,然后从最新发表的文献中挖掘出db AMEPNI数据库未收录的一些蛋白质-DNA结合热点残基数据,将两部分数据整合作为本研究的蛋白质-DNA相互作用界面丙氨酸突变效应数据集。然后基于蛋白质的三维结构,本研究计算了残基的物理化学特征和结构特征,得到了包含117维的高维特征矩阵。为了得到与蛋白质-DNA相互作用热点残基相关性更高的特征,从而进一步提升模型的预测效率和精度,使用了SHAP特征选择方法,从高维特征矩阵中选择最优的特征子集。以最优特征子集作为输入数据,使用了包括SVM、XGBoost以及RF在内的三种不同的机器学习算法建立预测模型。通过上述工作得到本研究的结果为:（1）训练集上5折交叉验证的结果表明基于SVM的模型获得了最优的精度。（2）独立测试集的预测结果表明该模型有较强的稳定性和较高的泛化能力。（3）与已有计算方法的比较说明本研究的模型获得了最高的MCC值（0.2837）和AUPRC值（0.5241）。这些结果表明本文的方法优于现有预测器,有希望成为一款有效的蛋白-DNA结合热点残基预测工具,在多个方面如相关药物靶点的设计上提供帮助。
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最新发现的严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-Co V-2）是导致人类严重呼吸道感染的冠状病毒中最后被发现的成员。SARS-Co V-2有四种主要的结构蛋白,分别为核衣壳蛋白（N蛋白）、刺突蛋白（S蛋白）、膜蛋白（M蛋白）和包膜蛋白（E蛋白）。N蛋白作为冠状病毒的主要结构蛋白,在调控病毒复制和转录过程中的RNA合成等方面发挥着重要作用。由于N蛋白序列的保守性和在感染过程中的高度免疫原性,常被用
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