蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

關(guān)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)內(nèi)容概述蛋白質(zhì)的序列分析蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)主要生物信息學(xué)資源（蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)）生物信息學(xué)方法的應(yīng)用（簡(jiǎn)單介紹） 預(yù)測(cè)蛋白性質(zhì)和結(jié)構(gòu)第2頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天一、概述蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究的重要性基因序列→蛋白質(zhì)序列→蛋白質(zhì)空間構(gòu)象→生物功能解析蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)——有利于認(rèn)識(shí)蛋白質(zhì)的功能？認(rèn)識(shí)蛋白質(zhì)是如何執(zhí)行功能的？認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)與功能的關(guān)系？基礎(chǔ)——設(shè)計(jì)和創(chuàng)造新蛋白第3頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天現(xiàn)代結(jié)構(gòu)測(cè)定技術(shù)雖然發(fā)展迅速，但是非常復(fù)雜，費(fèi)用很高。 特別是已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)，反復(fù)測(cè)定，費(fèi)用高昂基因組序列分析→導(dǎo)出大量的蛋白序列→但蛋白的空間結(jié)構(gòu)未知？結(jié)構(gòu)測(cè)定面臨的巨大挑戰(zhàn)——蛋白質(zhì)種類數(shù)量龐大，依靠結(jié)構(gòu)測(cè)定方法獲得空間結(jié)構(gòu)信息面臨巨大挑戰(zhàn)？假如研究中對(duì)cDNA翻譯的序列高級(jí)結(jié)構(gòu)一無(wú)所知，

——首先通過(guò)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，提供實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思路？需要發(fā)展理論分析方法→預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)2.為什么要進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)？第4頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天3.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的可行性分析Anfinsen原理：蛋白去折疊→重新折疊→生物學(xué)活性能夠完全恢復(fù)，說(shuō)明高級(jí)結(jié)構(gòu)的信息蘊(yùn)含在一級(jí)結(jié)構(gòu)中。因此，設(shè)法以一級(jí)結(jié)構(gòu)來(lái)推測(cè)高級(jí)結(jié)構(gòu)具有理論上的可行性。結(jié)構(gòu)分析表明：有些蛋白之間具有很高的同源性，根據(jù)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能的高同源性關(guān)系預(yù)測(cè)未知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，在理論和實(shí)踐上是可行的。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)——已有大量研究和成功實(shí)例，提供了實(shí)踐上的可行性。分子生物學(xué)和生物信息學(xué)等技術(shù)的發(fā)展，有可能直接從一級(jí)序列出發(fā)，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的高級(jí)結(jié)構(gòu)，為高級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)提供了保障。因此，蛋白質(zhì)高級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)是可行的，而且成本相對(duì)低廉。第5頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天4.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的目的已知蛋白一級(jí)結(jié)構(gòu)序列

↓預(yù)測(cè)或測(cè)定構(gòu)建立體結(jié)構(gòu)模型

↓預(yù)測(cè)或測(cè)定結(jié)構(gòu)與功能研究

↓設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)新分子

↓蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)改造或創(chuàng)造新分子（生產(chǎn)實(shí)踐中應(yīng)用）第6頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天獲得一級(jí)序列↓尋找同源蛋白↓依據(jù)同源蛋白晶體結(jié)構(gòu)↓構(gòu)建結(jié)構(gòu)模型5.結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的主要思路同源建模（HolologyModeling）折疊識(shí)別（FoldRecognition）從頭計(jì)算（AbInitio）獲得一級(jí)序列↓沒(méi)有同源蛋白↓二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)超二級(jí)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)三級(jí)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)↓構(gòu)建結(jié)構(gòu)模型第7頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天第一節(jié)蛋白質(zhì)序列分析序列同源性分析雙重序列比對(duì)多重序列比對(duì)第8頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天序列同源性分析？概念：與已知的序列進(jìn)行比對(duì)，找出同源性序列，從中獲取未知該序列蛋白的性質(zhì)和結(jié)構(gòu)信息的過(guò)程。方法：目標(biāo)序列→數(shù)據(jù)庫(kù)序列比對(duì)→尋找同源得分高的序列→獲得如下信息未知蛋白質(zhì)aa組成、pI、MW、疏水區(qū)等性質(zhì)保守位點(diǎn)、活性位點(diǎn)等建立蛋白質(zhì)之間的進(jìn)化關(guān)系二級(jí)和三級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)信息預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的折疊塊模式（二級(jí)結(jié)構(gòu)與氨基酸關(guān)系，一級(jí)結(jié)構(gòu)與三級(jí)結(jié)構(gòu)關(guān)系）意義：獲取未知高級(jí)結(jié)構(gòu)蛋白的性質(zhì)和結(jié)構(gòu)信息，對(duì)蛋白質(zhì)的性質(zhì)和結(jié)構(gòu)進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)研究具有指導(dǎo)作用。第9頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天第10頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天2.雙重序列比對(duì):概念：兩個(gè)序列之間比較序列，通過(guò)aa殘基數(shù)匹配，反映序列間同源性高低的程度和序列相似的程度。（1）原理序列最小比較單位是aa殘基，即是每個(gè)aa殘基代表一個(gè)結(jié)構(gòu)單元通過(guò)二維矩陣的方法，尋找兩個(gè)序列的最大匹配路徑；允許兩個(gè)序列上插入或刪除一些aa殘基（gap）—獲得殘基最大匹配數(shù)量。（2）打分矩陣類型：由計(jì)算機(jī)軟件完成→依據(jù)aa所對(duì)應(yīng)的核苷酸變異的分析方法——GCGCMGDM：→依據(jù)aa所對(duì)應(yīng)的物化性質(zhì)的分析方法——Rao：→依據(jù)aa側(cè)鏈的疏水性質(zhì)的分析方法——HYDOR:→aa在一組相關(guān)蛋白質(zhì)中相互間的替代關(guān)系——MDPAM：→結(jié)構(gòu)打分矩陣.蛋白拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相應(yīng)區(qū)域氨基酸殘基的取代關(guān)系——RIS:→依據(jù)aa殘基的主鏈二面角（φ—ψ）分布——SCM：→氨基酸殘基的空間傾向因子——SCMm,SCFs：第11頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天（3）打分矩陣的gap值gap：序列中的aa殘基的插入和刪除。序列比對(duì)中允許有“gap”存在，扣除gap值，打分仍最高。（4）矩陣打分——來(lái)自統(tǒng)計(jì)的結(jié)果反映蛋白質(zhì)家族的共性。如免疫球蛋白家族、白蛋白家族序列比對(duì)：僅在一定程度上反映結(jié)構(gòu)的相似性。結(jié)構(gòu)打分矩陣序列比較——是一種類結(jié)構(gòu)比較法，提高結(jié)構(gòu)相似性（5）雙重比對(duì)的實(shí)例：同種蛋白不同亞基，人血紅蛋白——兩個(gè)鏈同源性73%（P62）不同來(lái)源同功蛋白，人和軟體動(dòng)物肌紅蛋白同源性22%（P63）同源性高，不同打分矩陣給出結(jié)果相一致。同源性低，不同打分矩陣給出結(jié)果有不同。原因：主要由于序列不保守區(qū)匹配不一致導(dǎo)致。第12頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天多重序列比對(duì)（Multiplesequencealignment；MSA）（1）多重序列比對(duì)三個(gè)以上的序列（蛋白、DNA等）相互間的序列比對(duì)。推導(dǎo)出序列之間的同源性程度序列之間的種系發(fā)生關(guān)系蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域的三維結(jié)構(gòu)與二級(jí)結(jié)構(gòu)等。圖3基于細(xì)胞質(zhì)砷還原蛋白氨基酸序列的系統(tǒng)發(fā)育分析第13頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天（2）多重序列比對(duì)方法多重序列比較以雙重序列比較為基礎(chǔ)序列比對(duì)給出顯著性得分的方法假設(shè)6個(gè)序列，要得到顯著性得分，將序列重排100次，分別求出每?jī)蓪?duì)序列的顯著性得分，需要進(jìn)行C62×101=1515（次）歸一化比對(duì)得分“NAS值”與“顯著性得分”成正比NAS：兩個(gè)序列的（最大顯著性得分）與（序列長(zhǎng)度）的比值（歸一化處理）NAS值高的一對(duì)序列，即是同源性最高的序列多重序列比對(duì)：最先考慮兩個(gè)同源性高的序列，再挑選NAS值較高的第三個(gè)序列進(jìn)行比對(duì)，依次類推，獲得全部序列的同源性高低排列。如：feng-Doolite法和Barton-Sternberg法等。第14頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天雙重序列比對(duì)與多重序列比對(duì)關(guān)系雙重比對(duì)：目標(biāo)序列與其它系列的同源性和結(jié)構(gòu)相似性比較。

一條系列與其它多條序列的比對(duì)。多重比對(duì)：包括目標(biāo)系列在內(nèi)的多條系列之間相互關(guān)系的比較。 多條序列之間每?jī)蓷l序列之間均進(jìn)行相互比較。雙重序列比較是多重比對(duì)的基礎(chǔ)，相互之間進(jìn)行多重比對(duì)，找出它們之間相互的種系發(fā)生關(guān)系和高級(jí)結(jié)構(gòu)的關(guān)系。首先進(jìn)行雙重比對(duì)，選擇出同源性較高的序列，然后進(jìn)行多重比較，獲得目標(biāo)序列更多的信息。第15頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天第二節(jié)蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)

二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是研究蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題的主要內(nèi)容之一，也是獲得新氨基酸序列結(jié)構(gòu)信息的一般方法。蛋白質(zhì)分子中二級(jí)結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)的規(guī)律性，每一段相鄰的氨基酸具有形成二級(jí)結(jié)構(gòu)的傾向，

二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)常作為局部結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和三維空間結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。第16頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天1、預(yù)測(cè)方法：有幾十種，歸納為3大類統(tǒng)計(jì)法、基于已有知識(shí)的預(yù)測(cè)方法、混合方法2、預(yù)測(cè)的原則以aa殘基為預(yù)測(cè)單位假定蛋白二級(jí)結(jié)構(gòu)主要由臨近殘基間的相互作用決定。對(duì)已知結(jié)構(gòu)蛋白分析、歸納，制定預(yù)測(cè)規(guī)則。3、以Chou&Fasman（20th70’）的方法為例進(jìn)行討論—思路基于單個(gè)aa殘基統(tǒng)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)法——預(yù)測(cè)二級(jí)結(jié)構(gòu)通過(guò)于對(duì)大量已知蛋白結(jié)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)歸納出每種aa殘基的二級(jí)結(jié)構(gòu)傾向因子第17頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天（1）Chou&Fasman預(yù)測(cè)二級(jí)結(jié)構(gòu)參數(shù)定義 每個(gè)aa殘基具有7個(gè)參數(shù)，依據(jù)7個(gè)參數(shù)，預(yù)測(cè)二級(jí)結(jié)構(gòu)——氨基酸殘基的參數(shù)的定義Pα、Pβ、和Pt：分別為形成螺旋、折疊和轉(zhuǎn)角的傾向性。f(i)、f(i+1)、

f(i+2)、

f(i+3)：相鄰四個(gè)殘基的轉(zhuǎn)角參數(shù)。f：每個(gè)aa殘基在第一、第二、第三和第四位的頻度如：Pro：30%在第二位，第三位<4%依據(jù)Pα和Pβ大小：對(duì)20種aa分類如：Glu、Ala是最強(qiáng)螺旋aa殘基；Val、Ile：最強(qiáng)折疊aa殘基Asp、Gly、Pro常分布于轉(zhuǎn)角的aa殘基如：Pro中斷螺旋，Glu：中斷折疊第18頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天（2）Chou&Fasman預(yù)測(cè)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則基本思路利用一組規(guī)則，掃描氨基酸序列，尋找二級(jí)結(jié)構(gòu)成核位點(diǎn)和終止位點(diǎn)，擴(kuò)展成核區(qū)域，直到二級(jí)結(jié)構(gòu)類型可能發(fā)生終止為止。四個(gè)簡(jiǎn)要規(guī)則（掌握）

-1、α-螺旋規(guī)則

-2、β-折疊規(guī)則

-3、轉(zhuǎn)角規(guī)則

-4、重疊規(guī)則第19頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天-1、α-螺旋規(guī)則α-螺旋核：相鄰的6個(gè)殘基，至少4個(gè)殘基傾向形成α-螺旋，（4個(gè)殘基的Pα>100），即為螺旋核。α-螺旋的定義沿序列尋找α-螺旋核，向兩端延伸，直至4個(gè)殘基Pα

<100為止。若aa片段長(zhǎng)度>5，Pα

均值>Pβ均值，則該片段為螺旋螺旋內(nèi)部不允許Pro出現(xiàn)，Pro終止螺旋的延伸。第20頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天-2、β-折疊規(guī)則和定義β-折疊核，相鄰的6個(gè)殘基，至少4個(gè)殘基傾向形成β-折疊，（4個(gè)殘基的Pβ>100），即為折疊核。沿序列尋找β-折疊核，向兩端延伸，直至4個(gè)殘基Pβ

<100為止。若片段Pβ>105

，且Pβ

均值>Pα均值定義該片段為β-折疊Glu：中斷折疊第21頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天-3、轉(zhuǎn)角規(guī)則和定義轉(zhuǎn)角模型為4肽組合模型，要考慮每個(gè)位置上殘基組合的概率，（特定氨基酸在每個(gè)位置上的概率）從第i個(gè)殘基開(kāi)始，連續(xù)4個(gè)殘基的片段，其概率相乘，根據(jù)計(jì)算結(jié)果判定是否轉(zhuǎn)角若：f(i)×f(i+1)×

f(i+2)×

f(i+3)＞7.5×10.5若：四肽Pt＞100，且Pt＞Pβ

，Pt＞Pα判定為轉(zhuǎn)角結(jié)構(gòu)第22頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天-4、重疊規(guī)則若預(yù)測(cè)的肽段——螺旋區(qū)和折疊區(qū)重疊，按照重疊區(qū)域Pα

均值和Pβ均值相對(duì)大小進(jìn)行預(yù)測(cè)Pα

均值>Pβ均值，預(yù)測(cè)為螺旋Pβ

均值>Pα均值，預(yù)測(cè)為折疊第23頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天本節(jié)小結(jié)重點(diǎn)講述了Chou&Fasman預(yù)測(cè)方法和規(guī)則α-螺旋規(guī)則β-折疊規(guī)則轉(zhuǎn)角規(guī)則重疊規(guī)則二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法和原理——簡(jiǎn)單明了，二級(jí)結(jié)構(gòu)參數(shù)的物理意義明確，二級(jí)結(jié)構(gòu)成核、延伸、終止規(guī)則，反映了蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)形成過(guò)程。該方法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率在50%左右。第24頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天第三節(jié)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)一、蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的理論預(yù)測(cè)：利用計(jì)算機(jī)，根據(jù)已有理論和已知aa序列等信息來(lái)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三級(jí)結(jié)構(gòu)。二、三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的復(fù)雜性——是目前最復(fù)雜、最困難的技術(shù)？蛋白質(zhì)序列與結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系非常復(fù)雜，已經(jīng)掌握了一些序列與二級(jí)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系關(guān)于aa序列與三維結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系了解較少。序列相似的蛋白可能折疊成相似的三維結(jié)構(gòu)，序列差異較大的蛋白質(zhì)也可能折疊成相似的結(jié)構(gòu)，分子伴侶存在下，蛋白的折疊問(wèn)題更加復(fù)雜。第25頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天三、蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的理論三維結(jié)構(gòu)分析表明：三維結(jié)構(gòu)堆積的次級(jí)作用力和二硫鍵等——在維系三維結(jié)構(gòu)具有重要的作用，對(duì)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)具有重要作用。二級(jí)結(jié)構(gòu)與三級(jí)結(jié)構(gòu)之間的序列模體（motif）、結(jié)構(gòu)域（domain）和折疊單元（fold）對(duì)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)具有重要作用。四、預(yù)測(cè)的方法（3類）1、同源建模（HolologyModeling）2、折疊識(shí)別（FoldRecognition）3、從頭計(jì)算（AbInitio）第26頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天1、同源建模（1）概念：

又稱比較性模擬，利用已知結(jié)構(gòu)的同源蛋白和蛋白質(zhì)家族中的蛋白質(zhì)作為模板，模擬目標(biāo)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的方法（建立目標(biāo)蛋白的分子模型）。（2）預(yù)測(cè)思路：未知結(jié)構(gòu)蛋白尋找已知結(jié)構(gòu)的同源蛋白以同源蛋白為模板建立同源蛋白結(jié)構(gòu)模型移植模型蛋白的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建未知蛋白的模型（3）特點(diǎn)：預(yù)測(cè)速度快精度較高局限性大：已知結(jié)構(gòu)蛋白數(shù)量較少，許多蛋白沒(méi)有同源序列使用模型不同，預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)并不唯一。第27頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天（4）預(yù)測(cè)步驟（6個(gè)）搜索結(jié)構(gòu)模型的模板序列比對(duì)建立骨架構(gòu)建目標(biāo)蛋白側(cè)鏈建立目標(biāo)蛋白的環(huán)區(qū)優(yōu)化模型預(yù)測(cè)結(jié)果若序列的等同部分超過(guò)60%，非常接近測(cè)定結(jié)果若序列的等同部分超過(guò)30%，期望得到較好的預(yù)測(cè)結(jié)果搜索結(jié)構(gòu)模型的模板：假定兩個(gè)同源蛋白具有相同骨架，按同源蛋白模型建立模板序列比對(duì)：目標(biāo)蛋白與模板蛋白殘基匹配建立骨架：模板結(jié)構(gòu)的原子坐標(biāo)移植到目標(biāo)蛋白，建立目標(biāo)蛋白的骨架構(gòu)建目標(biāo)蛋白側(cè)鏈：移植相同殘基的坐標(biāo)，不完全匹配的殘基，側(cè)鏈構(gòu)象采用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，建立目標(biāo)蛋白的環(huán)區(qū)：經(jīng)驗(yàn)方法，從已知蛋白質(zhì)中，尋找最優(yōu)的環(huán)區(qū)，拷貝結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)優(yōu)化模型：建立初步模型，對(duì)不相容的空間坐標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化如：采用分子力學(xué)、分子動(dòng)力學(xué)、模擬退火等方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化第28頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天2、折疊識(shí)別（FoldRecognition）又稱穿針引線法（threading）：根據(jù)結(jié)構(gòu)類型進(jìn)行預(yù)測(cè)在沒(méi)有同源蛋白模板情況下，將目標(biāo)蛋白序列“穿”入蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)中，與已知的各種蛋白質(zhì)折疊模板的骨架比對(duì)，由計(jì)算機(jī)來(lái)識(shí)別目標(biāo)蛋白序列與數(shù)據(jù)庫(kù)中蛋白質(zhì)折疊模板是否“匹配”。設(shè)計(jì)一個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算目標(biāo)蛋白序列折疊成各種已知模板的可能性，根據(jù)得法高低判斷“匹配程度”。適用于大多數(shù)蛋白進(jìn)行結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，評(píng)分系統(tǒng)設(shè)計(jì)是決定折疊識(shí)別方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的關(guān)鍵。第29頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天3、從頭計(jì)算（AbInitio）也稱分子動(dòng)力學(xué)模擬預(yù)測(cè)方法。源于安分森的“最低自由能構(gòu)象假說(shuō)”。與同源建模和折疊識(shí)別兩種方法相比，從頭計(jì)算方法不需要模板，而是以自由能作為預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)折疊類型的基礎(chǔ)。能量函數(shù)設(shè)計(jì)和最低自由能的確定是決定從頭計(jì)算方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高低的關(guān)鍵主要是求解體系中每個(gè)原子相關(guān)的牛頓運(yùn)動(dòng)方程和薛定諤方程。方法：利用有限的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建分子結(jié)構(gòu)模型，研究分子的能量與結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化的關(guān)系。主要應(yīng)用于前兩種方法的補(bǔ)充手段和應(yīng)用于結(jié)構(gòu)優(yōu)化。第30頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天第四節(jié)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中的主要生物信息資源一、常用蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)1、PIR數(shù)據(jù)庫(kù)（Proteininformationresource）2、SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)

3、TrEMBL數(shù)據(jù)庫(kù)4、UniProt蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)二、常見(jiàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)1、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)—PDB（Proteindatabank）2、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫(kù)（SCOP和CATH）第31頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天蛋白序列數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，各有特色。根據(jù)實(shí)際情況，通常結(jié)合幾個(gè)不同數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行比較以下介紹3種數(shù)據(jù)庫(kù)1、PIR數(shù)據(jù)庫(kù)（Proteininformationresource）網(wǎng)址：http://www.nbrf./pir/1984年美國(guó)國(guó)家生物醫(yī)學(xué)研究基金會(huì)（NBRF）創(chuàng)建， 源于1960(Dayhoff)《蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與結(jié)構(gòu)圖冊(cè)）1988年成立國(guó)家蛋白質(zhì)信息中心（PIR-Interantional）共同收集和維護(hù)PIR國(guó)際蛋白序列數(shù)據(jù)庫(kù)（PIR-PSD）是一個(gè)全面的、經(jīng)過(guò)注釋的、非冗余的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)，提供一個(gè)蛋白序列數(shù)據(jù)庫(kù)、相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)和輔助工具集成系統(tǒng)一、常用蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)第32頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天PIR提供3種類型的檢索服務(wù)基于文本的交互式查詢，用戶通過(guò)關(guān)鍵詞進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢標(biāo)準(zhǔn)序列搜索和比對(duì)：BLAST、FASTA等工具高級(jí)搜索：結(jié)合序列相似性、注釋信息和蛋白質(zhì)家族信息的高級(jí)搜索，包括按注釋分類的相似性搜索、結(jié)構(gòu)域搜索等PIR包括3個(gè)子數(shù)據(jù)庫(kù)，蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)（PIR-PSD）蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫(kù)（iProClass）非冗余蛋白質(zhì)參考資料數(shù)據(jù)庫(kù)（PIR-NREF）第33頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天2.SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)

http://www.ebi.ac.uk/swissprot/1986年創(chuàng)建：瑞士Geneva大學(xué)和歐洲生物信息研究所（EBI）瑞士生物信息研究所（SIB)和（EBI）共同維護(hù)管理第34頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)介紹——包括核心數(shù)據(jù)和和注釋兩大類核心數(shù)據(jù)：由蛋白質(zhì)序列（條目）構(gòu)成，包含4大類基本信息：蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)、引用文獻(xiàn)信息、分類學(xué)信息、注釋信息等注釋：蛋白質(zhì)功能、轉(zhuǎn)錄后修飾、特殊位點(diǎn)和區(qū)域、二級(jí)結(jié)構(gòu)、四級(jí)結(jié)構(gòu)、與其它序列的相似性、序列殘缺與疾病的關(guān)系、序列變異體和沖突等信息。檢索：利用序列提取系統(tǒng)(SRS)，方便地檢索SWISS-PROT和其它EBI的數(shù)據(jù)庫(kù)。

序列提交：SWISS-PROT只接受直接測(cè)序獲得的蛋白質(zhì)序列，序列提交可以在其Web頁(yè)面上完成。第35頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)所有序列條目都經(jīng)過(guò)有經(jīng)驗(yàn)的分子生物學(xué)家和蛋白質(zhì)化學(xué)家通過(guò)計(jì)算機(jī)供給并查閱有關(guān)文獻(xiàn)資料仔細(xì)核實(shí)。每個(gè)條目包含——條目基本信息、分類信息（描述蛋白質(zhì)的生物來(lái)源）、引用文獻(xiàn)信息、注釋、蛋白質(zhì)序列等。冗余最?。簩?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并處理，降低了數(shù)據(jù)庫(kù)的冗余度。與其它30多個(gè)數(shù)據(jù)建立了交叉引用，其中包括核酸序列庫(kù)、蛋白質(zhì)序列庫(kù)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)庫(kù)等。第36頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天3、TrEMBL（歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室）數(shù)據(jù)庫(kù) 網(wǎng)址：http://www.ebi.ac.uk/trembl/index.html是一個(gè)計(jì)算機(jī)注釋的蛋白數(shù)據(jù)庫(kù)，是SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)的補(bǔ)充。數(shù)據(jù)庫(kù)蛋白序列不是直接實(shí)驗(yàn)得到，由DNA序列映射獲得

主要包含EMBL/Genbank/DDBJ核酸數(shù)據(jù)庫(kù)中根據(jù)編碼序列（CDS）翻譯獲得蛋白序列TrEMBL由2部分組成SP-TrEMBL（SWISS-PROTTrEMBL）序列被賦予SWISS-PROT登錄號(hào)，最終要收集到SWISS-PROTREM-TrEMBL（RemainingTrEMBL）序列沒(méi)有被賦予SWISS-PROT登錄號(hào)，不準(zhǔn)備放入SWISS-PROT

如：人工合成蛋白序列、申請(qǐng)專利的序列、偽基因?qū)?yīng)的序列等第37頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天4、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（UniveralProteinResourceUniProt）網(wǎng)址：http://www.ebi.ac.uk/uniprot/index.html歐洲生物信息研究所（EBI）將3個(gè)蛋白數(shù)據(jù)庫(kù)（PIR—Swiss-Prot—TrEMBL）統(tǒng)一起來(lái)，稱為UniProtUniProt包括3部分UniProtKnowledgebase（UniProt）數(shù)據(jù)庫(kù)

蛋白質(zhì)序列、功能、分類、交叉引用等信息存取中心UniProtNon-redundantReference（UniFef）數(shù)據(jù)庫(kù)（非冗余）

密切相關(guān)蛋白序列組合到一條記錄中，提高檢索速度，根據(jù)序列相似程度分成3個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)UniRef100，UniRef90，UniRef50；UniProtArchive（UniParc）資源庫(kù)

檔案數(shù)據(jù)庫(kù)：記錄所有蛋白序列歷史第38頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天二、常見(jiàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)隨著X射線晶體衍射分子結(jié)構(gòu)測(cè)定而出現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)蛋白質(zhì)分子空間結(jié)構(gòu)原子坐標(biāo)包括蛋白質(zhì)家族、折疊模式、結(jié)構(gòu)域、回環(huán)等數(shù)據(jù)庫(kù)主要介紹2類數(shù)據(jù)庫(kù)1、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)（PDB）2、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫(kù)（SCOP和CATH）第39頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天1、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)—PDB（Proteindatabank）20th70S’問(wèn)世1998年美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金委、能源部和衛(wèi)生研究院資助，成立結(jié)構(gòu)生物學(xué)合作研究協(xié)會(huì)，管理PDB數(shù)據(jù)庫(kù)，至今已存放上萬(wàn)套分子的原子坐標(biāo)。蛋白結(jié)構(gòu)來(lái)自—X射線衍射、核磁共振和理論計(jì)算。和核酸序列庫(kù)一樣，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)直接向PDB提交數(shù)據(jù)。大部分為蛋白質(zhì)（多肽、病毒），此外，蛋白核酸復(fù)合物和多糖。數(shù)據(jù)以文本文件存放，每個(gè)分子有一套獨(dú)立的文件。數(shù)據(jù)包括原子坐標(biāo)、物種來(lái)源、化合物名稱、結(jié)構(gòu)遞交者、文獻(xiàn)等信息。還有分辨率、結(jié)構(gòu)基因、溫度系數(shù)、蛋白主鏈數(shù)、分子式、金屬離子、二級(jí)結(jié)構(gòu)信息、二硫鍵位置等數(shù)據(jù)。第40頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天2、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫(kù)（SCOP和CATH）結(jié)構(gòu)分類依據(jù)：折疊類型、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、家族和超家族結(jié)構(gòu)、二級(jí)結(jié)構(gòu)、超二級(jí)結(jié)構(gòu)等分類信息簡(jiǎn)單介紹2個(gè)主要的蛋白分類數(shù)據(jù)庫(kù)（1）SCOP：（Structuralclassificationofprotein）英國(guó)研究委員會(huì)分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室和蛋白質(zhì)工程中心開(kāi)發(fā)的，具有分類、檢索和分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。網(wǎng)址：http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/將蛋白分為7大類：α、β、α/β、α+β、多結(jié)構(gòu)域蛋白、膜蛋白和細(xì)胞表面蛋白、小蛋白在大類基礎(chǔ)上，進(jìn)一步按折疊類型、超家族、家族3個(gè)層次分類第41頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天（2）CATH:

英國(guó)倫敦大學(xué)開(kāi)發(fā)與維護(hù)網(wǎng)址：/latest/index.html/分類依據(jù)： 類型(Class，C-Level),構(gòu)架(Architecture,A-Level),拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(Topology,T--Level),同源性(Homology,H-Level),序列(Sequencefamilylevels)等層次。數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)層次：（4個(gè)）第一分類層次:α、β、α-β（α/β、α+β）、低二級(jí)結(jié)構(gòu)類等4個(gè)類型第二分類層次：螺旋和折疊形成超二級(jí)結(jié)構(gòu)的排列方式（分子框架—如同建筑物的——立柱和橫梁一樣）第三分類層次：拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，二級(jí)結(jié)構(gòu)的性狀和二級(jí)結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系。第四分類層次：結(jié)構(gòu)同源性（同源性比對(duì)后，再用結(jié)構(gòu)比較）第42頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天本節(jié)小結(jié)：3種——蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)1、PIR數(shù)據(jù)庫(kù)（Proteininformationresource）2、SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)

3、TrEMBL數(shù)據(jù)庫(kù)4、UniProt蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)2類——蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)1、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)—PDB（Proteindatabank）2、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫(kù)（SCOP和CATH）

第43頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天第五節(jié)應(yīng)用生物信息學(xué)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)(略)若cDNA編碼一個(gè)完整的蛋白質(zhì)，編碼蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)功能域怎樣？通過(guò)生物信息學(xué)方法獲得結(jié)構(gòu)功能域的信息，對(duì)研究計(jì)劃的制定提供重要的指導(dǎo)信息。預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)包括以下5個(gè)方面一、蛋白質(zhì)序列檢索二、蛋白質(zhì)基本性質(zhì)分析三、二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)四、局部結(jié)構(gòu)域預(yù)測(cè)五、三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)1、跨膜區(qū)預(yù)測(cè)2、信號(hào)肽及其剪切位點(diǎn)預(yù)測(cè)3、卷曲螺旋預(yù)測(cè)包括氨基酸組成、分子量、等電點(diǎn)、親水性和疏水性、信號(hào)肽、跨膜結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)功能域等。第44頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天以鼠傷寒沙門(mén)氏菌H-1鞭毛蛋白（FlicSalty）的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)為例：一、序列搜索 從SWISS-PROT數(shù)據(jù)庫(kù)獲取鞭毛蛋白的序列1、進(jìn)入SWISS-PROT主頁(yè)：/sprot/2、選擇“searchSwiss-prot/TrEMBL”搜索”Flagellin”，在結(jié)果中選擇“FlicSalty”，檢索到S.typhimuriumFlagellin(鞭毛蛋白)，AC：P06179

sp|P06179|FLIC_SALTYFlagellin

3、點(diǎn)擊FlicSalty序列右下方“P09179inFASTAformat”，將“FlicSalty”的序列格式“P09179.fas”格式另存為“P09179.txt”格式搜索序列（2種方式），簡(jiǎn)單地進(jìn)行基于網(wǎng)絡(luò)的序列檢索通過(guò)E-mail進(jìn)行序列檢索

網(wǎng)絡(luò)不是很暢通或不急于得到檢索序列時(shí)，可采用E-mail方式搜索同源序列第45頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天二、蛋白質(zhì)基本性質(zhì)分析1、等電點(diǎn)(PI)、相對(duì)分子量(MW)計(jì)算 利用ComputePI/MW計(jì)算“P06179.txt”P(pán)I和MW（1）進(jìn)入SWISS-PROT主頁(yè)：/sprot/，選擇Proteomicstools（2）點(diǎn)擊“Primarystructureanalysis”，選擇“ComputePI/MW”，輸入序列，“P06179.txt”，可得結(jié)果。2、蛋白質(zhì)多種參數(shù)預(yù)測(cè) 利用expasy工具中的ProtParam軟件，可更全面預(yù)測(cè)各種參數(shù)。（1）進(jìn)入SWISS-PROT主頁(yè)，選擇Proteomicstools（2）點(diǎn)擊“Primarystructureanalysis”，選擇“ProtParam”，輸入序列“P09179.txt”，可得結(jié)果。（3）可預(yù)測(cè)氨基酸數(shù)目、組成、PI、MW第46頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天3、氨基酸組成、電荷分布、疏水區(qū)域、跨膜區(qū)域預(yù)測(cè) 利用SAPS軟件預(yù)測(cè)（1）進(jìn)入SWISS-PROT主頁(yè)：/sprot/，選擇Proteomicstools（2）點(diǎn)擊“Primarystructureanalysis”，選擇“SAPS”，輸入序列，輸入序列“P09179.txt”，可得結(jié)果。4、酶切位點(diǎn)預(yù)測(cè) 利用PeptideMass分析，以Themolysin蛋白酶酶切（1）進(jìn)入SWISS-PROT主頁(yè)：/sprot/，選擇Proteomicstools（2）點(diǎn)擊“Proteinidentificationandcharacterization”，選擇“PeptideMass”，輸入序列“P09179.txt”，選擇“Themolysin”,可得結(jié)果。第47頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天三、二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)利用PredictProtein軟件預(yù)測(cè)前，首先在PredictProtein主頁(yè)，http://www.P/免費(fèi)注冊(cè)，提供接受預(yù)測(cè)結(jié)果的E-mail地址。（1）進(jìn)入SWISS-PROT主頁(yè)：/sprot/，選擇Proteomicstools（2）點(diǎn)擊“Secondarystructureprediction”，選擇“PredictProtein”，或直接進(jìn)入“PredictProtein”網(wǎng)站：http://www.PredictP/.

/sprot/“P09179.txt”，按要求輸入E-mail地址，設(shè)定輸出格式并提交，選擇所需結(jié)果即可獲得結(jié)果。第48頁(yè),共56頁(yè)，2024年2月25日，星期天四、局部結(jié)構(gòu)域預(yù)測(cè)1、跨膜區(qū)預(yù)測(cè)—利用TMpred軟件（1）進(jìn)入SWISS-PROT主頁(yè)：/sprot/，選擇Proteomicstools（2）點(diǎn)擊“Topologyprediction”，選擇“TMpred”，或直接進(jìn)入“TMpred”網(wǎng)站：http://www./software/TMPREDform.html,

/sprot/“P09179.txt”氨基酸序列，（4）選擇一種格式顯示結(jié)構(gòu)格式：GIF-format；Postscript-format；numerical-format，可獲得結(jié)果。該鞭毛蛋白存在2個(gè)跨膜螺旋，分別位于257-276,294-310第