本课题借助统计学原理和生物信息学等多学科知识,建立了新型的蛋白质代谢预测方法,并发展了蛋白质代谢预测软件,结合降血压机理,初步建立了一套可以预测降血压蛋白的方法。1、根据内切型蛋白酶的酶解模型,本文分析总结了三种胃肠道蛋白酶的特异性酶切位点及其酶切概率,并建立了 C末端为A、R、D、Q、E、H、L、K、M、F、P、W、Y的13种氨基酸的代谢多肽库,如二肽260条,三肽5200条,同时设计了“遍态各历”的算法,编写了蛋白质虚拟水解软件。2、从蛋白数据库筛选到12个血管紧张素转化酶（ACE）的共结晶,将其叠合,发现12个配体在ACE活性中心的位置与方向表现出高度的一致性;分析ACE的活性中心发现,带电荷的氨基酸和芳香族氨基酸在与配体结合时贡献最大,即多肽序列中包含带电荷或芳香族氨基酸时更有利于抑制ACE的活性。3、根据多肽的可扭转键数（RBs）对AutoDock对接时两个重要的对接参数（ga_runs和ga_num_evals）进行了优化,并对文献中已知IC₅₀的二、三肽进行分子对接,得到了对接能量值与IC₅₀之间的对应关系,即Binding Free Energy（kcal/mol）=0.7707 Log(1/IC₅₀)-7.1688,R²=0.7129。4、将5460条多肽进行分子对接,并对结果进行了详细的分析总结:二、三肽序列中包含带电荷或芳香族氨基酸时更有利于抑制ACE的活性,这一点与前面对ACE活性中心的分析评价,结论一致。进一步建立了预测降血压蛋白的打分函数,公式为:式中:n表示可代谢出n条多肽;Pi为第i条多肽出现可能性的比值;Ei为第i条多肽的结合能量值,Xi为第i条多肽修正系数（一般为1）,G为蛋白质降血压能力打分。