本发明属于生物活性肽筛选，具体涉及一种黄嘌呤氧化酶抑制肽的虚拟筛选方法。
背景技术：
1、高尿酸血症是一种由尿酸的内源性产生和排泄失衡引起的代谢性疾病，是继高血压、高血脂和高血糖之后的第四大常见基础代谢疾病，当人体血液中尿酸含量大于7mg/dl或大于6mg/dl(女性)时，就会被诊断为高尿酸血症。研究表明长期患有高尿酸血症会对血管、心脏、肝脏和肾脏造成一定的损害，并且与高血压、高血脂、高血糖等代谢综合征的发生和发展密切相关。现代生活方式的改变，例如过量饮酒、长期摄入富含嘌呤的食物、运动和睡眠不足等可能是导致患病率增高的因素之一，而控制嘌呤摄入或代谢为尿酸和增加尿酸的排除是目前缓解高尿酸血症的有效方法，由于排尿酸药物的疗效受到药物遗传学的强烈调节，以黄嘌呤氧化酶为靶点调节尿酸水平仍是最安全和最有效的手段。别嘌呤醇和非布司他是目前我国已上市的用于抑制黄嘌呤氧化酶活性的降尿酸药物，别嘌呤醇与嘌呤具有结构相似性，可以与嘌呤竞争影响新陈代谢，从而导致尿酸减少，在临床使用中，别嘌呤醇会引起约2％的患者出现超敏反应，严重者还会引起死亡，此外，别嘌呤醇还可能会引起胃肠道不耐受、皮疹和特异质反应等；非布司他是一种有效的非嘌呤抑制剂，使用过程中也可能会引起不良反应，包括上呼吸道感染、影响肝功能、心血管风险和头痛等。为了抵抗高尿酸治疗药物带来的不良反应，从食品中挖掘新的黄嘌呤氧化酶抑制剂具有重要的研究和现实意义。
技术实现思路
1、针对上述现有技术，本发明提供一种黄嘌呤氧化酶抑制肽的虚拟筛选方法，解决了现有技术缺乏迅速找到高活性黄嘌呤氧化酶抑制肽的问题。
2、为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：提供一种黄嘌呤氧化酶抑制肽的虚拟筛选方法，包括以下步骤：
3、(1)活性肽段筛选：选取可用于食品工业的酶对猪源内脏蛋白进行虚拟酶解，将所有酶解肽段保留，评估具有生物活性的酶解肽段并保留；
4、(2)分子对接：从生物大分子公共数据库得到黄嘌呤氧化酶的晶体结构，去除水分子和多余配体后根据原抑制配体的位置确定黄嘌呤氧化酶中心坐标，将步骤(1)筛选的肽段与黄嘌呤氧化酶进行对接；
5、(3)构建活性肽数据库：建立分子对接结合能与体外活性的线性关系，通过线性方程得到其他结合能的体外黄嘌呤氧化酶抑制活性，从而构建了黄嘌呤氧化酶活性肽数据库；
6、(4)建立预测模型：收集氨基酸描述符建立肽的结构特征变量矩阵，然后采用机器学习方法进行统计回归建模。
7、(5)泛化测试：通过预测模型对黄嘌呤氧化酶抑制肽活性进行预测，得高活性的黄嘌呤氧化酶抑制肽。
8、本发明的有益效果是：本发明利用虚拟筛选快速地从猪源三种内脏蛋白中获取了种类丰富的肽段，结合分子对接高效地建立了黄嘌呤氧化酶抑制肽库。并建立了肽段的结合能与体外活性的线性方程，成功计算其他结合能的体外活性。为后续的活性机制的解析和预测模型的建立提供了数据基础。
9、在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
10、进一步，可用于食品工业的酶为菠萝蛋白酶、蛋白酶k、枯草芽孢杆菌蛋白酶、木瓜蛋白酶、热溶酶和无花果蛋白酶。
11、进一步，评估方式为使用peptideranker网站评估，评分是在0到1范围内对肽段具有生物活性的概率提供评分，保留评分大于0.5的肽段。
12、进一步，氨基酸描述符包括z-scales、vhse、blosum62、fasgai、nnaaindex、hesh、dpps、lin’s scales、ptfp、e、g-scales、v、vhseh、svhehs、ten、sfed、isa-eci、vsw、svtd、vsgetaway、ms-whim、svrdf、c-scales、svg、svrg、szott、st-scales、vstv、qtms、t-scales、grid和sveeva。
13、进一步，机器学习方法为bpnn、pls、mlr、rf、gmm或svm
14、本发明的有益效果是：本发明通过对四种长度黄嘌呤氧化酶抑制肽氨基酸组成与分子对接作用图的分析，找到了黄嘌呤氧化酶抑制肽的活性机制，得出phe(f)和trp(w)是黄嘌呤氧化酶抑制肽的重要活性残基，而gly(g)会在肽段长度增加时有效地维持两端phe(f)和trp(w)与黄嘌呤氧化酶活性位点的结合，从而保持良好的黄嘌呤氧化酶抑制活性；而且系统比较了192种预测模型组合，并通过线性组合单一的氨基酸描述符，最终得到了预测效果较好的预测模型。对模型进行泛化测试，进一步证实了模型的预测能力。
1.一种黄嘌呤氧化酶抑制肽的虚拟筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的黄嘌呤氧化酶抑制肽的虚拟筛选方法，其特征在于：所述可用于食品工业的酶为菠萝蛋白酶、蛋白酶k、枯草芽孢杆菌蛋白酶、木瓜蛋白酶、热溶酶和无花果蛋白酶中的1～3种。
3.根据权利要求1所述的黄嘌呤氧化酶抑制肽的虚拟筛选方法，其特征在于：所述评估方式为使用peptideranker网站评估，评分是在0到1范围内对肽段具有生物活性的概率提供评分，保留评分大于0.5的肽段。
4.根据权利要求1所述的黄嘌呤氧化酶抑制肽的虚拟筛选方法，其特征在于：所述氨基酸描述符包括z-scales、vhse、blosum62、fasgai、nnaaindex、hesh、dpps、lin’s scales、ptfp、e、g-scales、v、vhseh、svhehs、ten、sfed、isa-eci、vsw、svtd、vsgetaway、ms-whim、svrdf、c-scales、svg、svrg、szott、st-scales、vstv、qtms、t-scales、grid和sveeva。
5.根据权利要求1所述的黄嘌呤氧化酶抑制肽的虚拟筛选方法，其特征在于：所述机器学习方法为bpnn、pls、mlr、rf、gmm或svm。
