利用代码将网站预测蛋白稳定性突变自动化

蛋白的热稳定一直是蛋白类药物或者产品生产及保存运输要考虑的重要问题，现在有不少软件可以预测能提高蛋白热稳定性的突变体，而且有很多还是在线网站，能节省不少计算资源。但是很多在线网站的特点是每次预测都要重新输入值，然后提交得到新的结果。如果有大量预测，那么无疑是费时费力的，这个时候就需要网页自动化测试技术了。本文以裂解酶的热稳定预测为例，展示如何进行完整的自动化预测和结果输出。

一、网站分析

基于氨基酸序列的热稳定位点突变预测网址：http://mupro.proteomics.ics.uci.edu/

需要我们需要我们输入有四个位置，分别是突变位置，原始氨基酸，突变后的氨基酸，还有蛋白质的氨基酸序列，完成以上四点的输入，点击predict，网站就会自动计算并形成如下结果页面：

红色圈中的地方表示突变稳定性结果，这个值越小表明热稳定性越差。

二、自动化代码运行

我们要做的就是第一个页面输入四个值，然后点击predict，之后获取第二个页面标红位置的数值即可，然后比较不同位置突变19个氨基酸后值的大小即可获得某一位置突变某一个氨基酸后增强其稳定性的结果。代码如下：

python
import selenium
from tqdm import tqdm
from selenium import webdriver
import re
data5 = []
A = "MEIQKKLVDPSKYGAKCPYTMKPKYIIVHNTYNDAPAENEVSYMISNNNEVSFHIAVDDKKAIQGIPLERNAWACGDGNGSGNRQSISVEICYSKSGGDRYYKAEDNAVDVVRQLMSMYNIPIENVRTHQSWSGKYCPHRMLAEGRWGAFIQKVKNGNVATTSPTKQNIIQSGAFSPYKTPDVMGALTSLKMTADFILQSDGLTYFISKPTSDAQLKAMKEYLDRKGWWYEVK
"
AA = list(A)
B = ['G','A','V','L','I','P','F','Y','W','S','T','C','M','N','Q','D','E','K','R','H']
browser = webdriver.Firefox()
browser.get('http://mupro.proteomics.ics.uci.edu/')
length = [83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 133, 135, 137, 138, 139, 140, 141]
for a in tqdm(length):for b in B:if AA[a - 1] != b:browser.find_elements_by_css_selector('body > font:nth-child(1) > table:nth-child(4) > tbody:nth-child(1) > tr:nth-child(4) > td:nth-child(1) > textarea:nth-child(3)')[0].send_keys(A)browser.find_elements_by_css_selector('body > font:nth-child(1) > table:nth-child(4) > tbody:nth-child(1) > tr:nth-child(3) > td:nth-child(1) > input:nth-child(3)')[0].send_keys(a)browser.find_elements_by_css_selector('body > font:nth-child(1) > table:nth-child(4) > tbody:nth-child(1) > tr:nth-child(3) > td:nth-child(2) > input:nth-child(3)')[0].send_keys(AA[a - 1])browser.find_elements_by_css_selector('body > font:nth-child(1) > table:nth-child(4) > tbody:nth-child(1) > tr:nth-child(3) > td:nth-child(3) > input:nth-child(3)')[0].send_keys(b)browser.find_elements_by_css_selector('body > font:nth-child(1) > input:nth-child(6)')[0].click()data1 = browser.find_elements_by_tag_name('body')[0].textdata11 = re.findall(".*delta G =(.*)(stability).*" , data1)data2 = adata3 = AA[a - 1]data4 = bdata5.append(str(data2) + "  " + data3 + "  " + data4 + "  " + data11[0][0][1:7])browser.get('http://mupro.proteomics.ics.uci.edu/')

从data5我们可以得到任意一个位置突变19个氨基酸后的稳定性值，我们可以有选择的挑选稳定性值高的突变：

MM = []
for m in data5:if float(m[-6:-1]) >= 0.2:MM.append(m)f = open("/home/lxh/Documents/Lysin/clyc_thermal_predict.txt","a+")
for kk in data5:f.write(kk + "\n")f.close()

结果示例如下：

89  G  L  0.3043
104  G  L  0.3908
104  G  I  0.4117
104  G  M  0.3637
105  P  L  0.2652
106  S  L  0.3620
108  K  V  0.2034
108  K  L  0.3556
108  K  I  0.4437
108  K  F  0.3513
108  K  M  0.2814
109  S  L  0.2571
141  H  L  0.3399
141  H  I  0.5351

第一位数字表示氨基酸的位置，第二位和第三位分别表示突变前后的氨基酸缩写，第四位表示稳定性提高的数值。由结果可知141位H（组氨酸）变为I（异亮氨酸）,得到的突变体稳定性是最高的。再通过蛋白序列保守性分析，我们即可筛选到有活性并且热稳定性提高的突变体。

三、其他方法

热稳定预测网站有很多，我们不妨可以相互比较验证下结果是否一致。还有基于蛋白质结构的预测方法，也就是我们需要该分析蛋白的PDB文件，本次我们就暂不展示如何预测PDB文件蛋白的稳定性。

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