中文摘要：

磷酸化是最重要的蛋白质翻译后修饰之一，它与信号转导、细胞周期、生长发育以及癌症机理等诸多生物学问题有密切关系。在磷酸化修饰调节的细胞信号通路中，蛋白激酶、底物(磷酸化蛋白)及磷酸化蛋白结合结构域(phosphoprotein-binding domain, PPBD)发挥了十分重要的作用。因此针对这三类蛋白质，本项目拟开展以下三个方面的研究:(一)、探索磷酸化修饰规律，利用信号处理与机器学习方法构建激酶特异性的磷酸化位点预测模型；(二)、建立激酶-底物-PPBD蛋白的相互作用预测模型，探讨磷酸化修饰介导的蛋白质相互作用机理；(三)、通过分析激酶-底物-PPBD蛋白的相互作用网络，揭示新的磷酸化修饰介导的细胞信号通路。开展对磷酸化修饰介导的蛋白质相互作用的系统性研究，不仅有助于理解磷酸化修饰调节的信号转导机理及其在生命过程中的重要意义，而且能为药物开发提供重要的指导信息。

结论摘要：

本项目旨在利用信号处理、模式识别及化学计量学算法对蛋白质功能进行研究，主要开展了以下研究工作（1）挖掘蛋白质中功能位点残基的特征信息，构建了一系列蛋白质功能位点的预测模型，包括对二硫键、脂结合位点、有害氨基酸残基突变、药物作用位点及黄素单核苷酸绑定位点的识别与预测；（2）探讨蛋白质相互作用机理，构建了包括人类、酵母、线虫、大肠杆菌及果蝇的蛋白质相互作用预测模型，并构建了web-server网络服务器，并通过蛋白质相互作用网络来推导负样本，提出预测蛋白质相互作用新方法；（3） 从蛋白质的分泌途径研究蛋白质的功能，完成了对人类及细菌蛋白的基于分泌途径的功能分类，并对神经毒素蛋白的功能进行了模式识别的研究。以上新方法的提出与预测模型的建立，对于进一步从序列、结构了解蛋白质功能，尤其是对那些与已知功能或代谢通路的蛋白有相互作用的蛋白质的功能鉴定具有很好的参考价值。总之，已完成的这些研究工作具备系统性，又不失先进性，超额完成了基金计划书中所规定的研究内容，达到了我们的预定目标。在该项目资助下，完成SCI论文8篇，EI收录论文1篇，并培养多名研究生。