前言

蛋白质之间的相互作用驱动着大多数细胞机制，包括信号转导、新陈代谢和衰老等。识别介导这些过程的表面残基，即蛋白质结合位点，对于药物分子设计等诸多领域有着重大意义。此外，结合位点的相关信息还可以帮助计算生物学的其他领域，包括蛋白质-蛋白质相互作用网络构建和模拟对接。然而，目前常用的实验测定方法，如实验性丙氨酸扫描突变和晶体复合体测定，既昂贵又耗时，这种方法也只考虑被检查的复合体位点，而忽略了参与其他相互作用的不同位点，故而其应用存在局限性。探索有效的蛋白质结合位点预测方法，已成为蛋白质结构与功能研究以及理性药物分子设计应用的前提和关键。

本书主要从描述特征、残基定义和数据筛选三个方面进行优化，从而构建有效的蛋白质结合位点预测方法，内容包括四个部分，基于氨基酸组成偏好的配体结合口袋识别方法、使用随机森林方法进行蛋白质结合位点的预测、基于数据聚类的蛋白质结合位点识别，以及蛋白质结合位点预测辅助分子对接。

本书的出版得到了国家自然科学基金-河南联合基金项目（基于蛋白质分类和残基定义优化的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测，项目编号：U1404307）和河南科技大学博士科研启动基金（项目编号：13480032）的支持。由于本书内容相关的参考文献较多，难以一一列出，在此向相关作者致敬。

由于作者学识水平和视野所限，加之本书成书时间仓促，书中不足之处在所难免，恳请广大读者批评指正。

作者

2020年9月