前言

蛋白質之間的相互作用驅動著大多數細胞機制，包括信號轉導、新陳代謝和衰老等。識別介導這些過程的表面殘基，即蛋白質結合位點，對于藥物分子設計等諸多領域有著重大意義。此外，結合位點的相關信息還可以幫助計算生物學的其他領域，包括蛋白質-蛋白質相互作用網絡構建和模擬對接。然而，目前常用的實驗測定方法，如實驗性丙氨酸掃描突變和晶體復合體測定，既昂貴又耗時，這種方法也只考慮被檢查的復合體位點，而忽略了參與其他相互作用的不同位點，故而其應用存在局限性。探索有效的蛋白質結合位點預測方法，已成為蛋白質結構與功能研究以及理性藥物分子設計應用的前提和關鍵。

本書主要從描述特征、殘基定義和數據篩選三個方面進行優化，從而構建有效的蛋白質結合位點預測方法，內容包括四個部分，基于氨基酸組成偏好的配體結合口袋識別方法、使用隨機森林方法進行蛋白質結合位點的預測、基于數據聚類的蛋白質結合位點識別，以及蛋白質結合位點預測輔助分子對接。

本書的出版得到了國家自然科學基金-河南聯合基金項目（基于蛋白質分類和殘基定義優化的蛋白質-蛋白質相互作用位點預測，項目編號：U1404307）和河南科技大學博士科研啟動基金（項目編號：13480032）的支持。由于本書內容相關的參考文獻較多，難以一一列出，在此向相關作者致敬。

由于作者學識水平和視野所限，加之本書成書時間倉促，書中不足之處在所難免，懇請廣大讀者批評指正。

作者

2020年9月