生物通报道：来自中科院上海生命科学研究院上海药物所（Shanghai Institute of Materia Medica）新药研究国家重点实验室（State Key Laboratory of Drug Research），以及华东理工大学（East China University of Science and Technology）等处的研究人员针对蛋白之间相互作用提出了一种只需要基于蛋白序列信息就能预测蛋白相互作用的方法，可以应用到任何未知生物相关性的新发现蛋白研究方面，为蛋白相互作用研究提供了一种新颖的方法。这一研究成果公布在《美国国家科学院院刊》（PNAS）在线版上。

领导这一研究的是中科院上海药物所的蒋华良博士，其早年毕业于南京大学，之后于中国科学院上海药物所攻读有机化学博士学位，师承我国著名药物化学家嵇汝运院士和理论化学家陈凯先教授。

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Published online before print March 5, 2007
Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 10.1073/pnas.0607879104
Predicting protein-protein interactions based only on sequences information
[Abstract]

蛋白质与蛋白质、蛋白质与其它分子的相互作用是生物调控的基本单元，对于理解生物调控机制具有重要意义，是后基因组时代生命科学与其它学科交叉研究的热点。利用理论模拟和生物物理化学实验方法研究蛋白质与小分子化合物、蛋白质-蛋白质相互作用的规律，在此基础上发展出蛋白质结构模拟以及基于结构的药物设计方法，这在国内外得到了广泛应用。

但是目前许多应用方法由于需要蛋白homology或者蛋白partners的相互作用标记，因此受到限制。在这篇文章中，研究人员发展了一种只需要蛋白序列信息的蛋白相互作用（Protein-protein interactions ，PPIs）分析方法，这种方法主要是基于一种复合了kernel function和描述氨基酸的conjoint triad feature的学习运算法则（learning algorithm）工具。通过16000多个不同的PPI对，研究人员构建了一个可广泛使用的模式，由于这种方法能够预测PPI网络，因此比其它基于序列的PPI预测方法都要更好。

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