生物信息學(xué) 第六章 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測及分子設(shè)計

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1、生物信息學(xué)第六章 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測及分子設(shè)計生物科學(xué)與技術(shù)學(xué)院引子單個蛋白n 涉及的問題結(jié)構(gòu)預(yù)測(2D, 3D)物理化學(xué)性質(zhì)功能空間位置n 研究方法提取純化制作晶體,決定結(jié)構(gòu)理解機(jī)制,功能多個蛋白n 涉及的問題表達(dá)過程(DNARNA蛋白,調(diào)控網(wǎng)絡(luò))相互作用(yeast two-hybrid,親和層析)蛋白家族(family)檢測(2D-PAGE,質(zhì)譜儀,蛋白質(zhì)芯片)n 研究方法基因組測序蛋白預(yù)言計算機(jī)分析結(jié)構(gòu)理解機(jī)制,功能 一級結(jié)構(gòu)(primary)：氨基酸序列 二級結(jié)構(gòu)(secondary)：螺旋、片層、. 三級(維)結(jié)構(gòu)(tertiary)：亞基，結(jié)構(gòu)域 四級結(jié)構(gòu)(quaternary)：亞

2、基之間特定的空間關(guān)系蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)n 一些單氨基酸(aa)突變可引起蛋白結(jié)構(gòu)的重大變化n CFTR的F508突變改變螺旋結(jié)構(gòu),從而改變其功能n 另一些變化則不明顯n 一些蛋白引起的疾病n 囊腫性纖維化(cystic fibrosis): CFTRn 鐮刀性貧血: 血紅蛋白n 瘋牛病: 朊蛋白n 阿爾茲海默氏征: 淀粉樣前體蛋白蛋白結(jié)構(gòu)與人類疾病 (重要性)蛋白結(jié)構(gòu)的主要倉庫 PDB 始建于1971 32000個結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(其中約3萬是蛋白)讀取讀取PDB文件的門戶網(wǎng)站文件的門戶網(wǎng)站解釋解釋PDB文件的數(shù)據(jù)庫文件的數(shù)據(jù)庫用”PubMed”搜蛋白結(jié)構(gòu)(NCBI)1、進(jìn)入”PubMed”2、選擇”Str

3、ucture”3、輸入要找的蛋白名稱或ID號等(如RecBCD, E. coli DNA repair)4、點(diǎn)擊”Go”5、點(diǎn)擊感興趣的結(jié)果(1W36,進(jìn)入MMDB)n 結(jié)果列表中包含相關(guān)蛋白(powered by BLAST)、文獻(xiàn)、結(jié)構(gòu)域(domain)、配體(ligand)、3D縮略圖、三維查看器在MMDB看搜到蛋白的結(jié)構(gòu)(NCBI) MMDB (Molecular Modeling Database): NCBI的大分子三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)來自PDB 打開的單個蛋白的頁面中包括 文獻(xiàn)、簡單描述、入庫日期、物種(taxonomy) 該蛋白的PDB, VAST鏈接(entire chain

4、/View 3D Alignment) 三維查看器(Cn3D) 分子成分(圖): chain, 3D domain, classification/family, ligand點(diǎn)擊其中的PDB (RCSB)鏈接，顯示 三維結(jié)構(gòu)實驗數(shù)據(jù) 蛋白分類pSCOP鏈接: 結(jié)構(gòu)域(家族,超家族)pCATH鏈接: 域, Class, Architecture, Topology, HomologypGO鏈接: 功能,過程,細(xì)胞組成 更多信息p生化性質(zhì),配體,SNPp(Sequence Details)圖形顯示各域的分布,類別,DSSP二級結(jié)構(gòu),PDP域p更多外部鏈接(對于RecBCD多達(dá)26個)更多有用的鏈

5、接 PDB的外部鏈接中Compute pI Mw點(diǎn)擊Chain B (可計算各鏈分子量) 在打開的Compute pI/Mw頁面中點(diǎn)擊EX5B_ECOLI (ExPASy，大量信息，鏈接) 在打開的UniProtKB/Swiss-Prot頁面中點(diǎn)擊EcoCyc：EG10824-MONOMER (biocyc，參與的反應(yīng)/路徑圖)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)一級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)基本理化性質(zhì)分析蛋白質(zhì)基本理化性質(zhì)分析蛋白質(zhì)親疏水性分析蛋白質(zhì)親疏水性分析蛋白質(zhì)跨膜區(qū)結(jié)構(gòu)預(yù)測蛋白質(zhì)跨膜區(qū)結(jié)構(gòu)預(yù)測蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測（螺旋，螺旋，折疊等）折疊等）

6、蛋白質(zhì)超二級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)超二級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域分析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域分析蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)模擬蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)模擬蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測過程蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測過程ORF翻譯翻譯實驗數(shù)據(jù)實驗數(shù)據(jù)蛋白質(zhì)理化性質(zhì)蛋白質(zhì)理化性質(zhì)和一級結(jié)構(gòu)和一級結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫搜索數(shù)據(jù)庫搜索結(jié)構(gòu)域匹配結(jié)構(gòu)域匹配已知結(jié)構(gòu)的已知結(jié)構(gòu)的同源蛋白？同源蛋白？三維結(jié)構(gòu)模型三維結(jié)構(gòu)模型可用的折可用的折疊模型？疊模型？同源同源建模建模有有二級二級結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)構(gòu)預(yù)測無無串線法串線法有有從頭從頭預(yù)測預(yù)測無無蛋白質(zhì)的基本性質(zhì)：蛋白質(zhì)的基本性質(zhì)：相對分子質(zhì)量 氨基酸組成 等電點(diǎn)（pI） 消光系數(shù)半衰期 不穩(wěn)定系數(shù) 總平均親水性 .AACompld

7、enthttp:/expasy.org/tools/aacomp/利用未知蛋白質(zhì)的氨基酸組成確認(rèn)具有相同組成的已知蛋白Compute pI/Mwhttp:/expasy.org/tools/pi_tool.html計算蛋白質(zhì)序列的等電點(diǎn)和分子量ProtParamhttp:/expasy.org/tools/protparam.html對氨基酸序列多個物理和化學(xué)參數(shù)（分子量、等電點(diǎn)、吸光系數(shù)等）進(jìn)行計算PeptideMasshttp:/expasy.org/tools/peptide-mass.html計算相應(yīng)肽段的pI和分子量SAPShttp:/www.isrec.isb-sib.ch/sof

8、tware/SAPS_form.html利用蛋白質(zhì)序列統(tǒng)計分析方法給出待測蛋白的物理化學(xué)信息蛋白質(zhì)理化性質(zhì)分析工具蛋白質(zhì)理化性質(zhì)分析工具ProtParam 工具簡介工具簡介基于蛋白質(zhì)序列的組分分析基于蛋白質(zhì)序列的組分分析氨基酸親疏水性等分析為高級結(jié)構(gòu)預(yù)測提供參考氨基酸親疏水性等分析為高級結(jié)構(gòu)預(yù)測提供參考Expasy 開發(fā)的針對蛋白質(zhì)基本理化性質(zhì)的分析：開發(fā)的針對蛋白質(zhì)基本理化性質(zhì)的分析： ProtParam 工具工具 http:/www.expasy.org/tools/protparam.html計算以下物理化學(xué)性質(zhì)：計算以下物理化學(xué)性質(zhì)：相對分子質(zhì)量 氨基酸組成等電點(diǎn)（pI） 消光系數(shù)半衰

9、期 不穩(wěn)定系數(shù)總平均親水性 如果分析如果分析Swiss-ProtSwiss-Prot和和TrEMBLTrEMBL數(shù)據(jù)庫中序列數(shù)據(jù)庫中序列 直接填寫直接填寫Swiss-Prot/TrEMBL ACSwiss-Prot/TrEMBL AC號號(accession number)(accession number) 如果分析新序列：如果分析新序列： 直接在搜索框中粘貼氨基酸序列直接在搜索框中粘貼氨基酸序列proteins in water measured at 280 nm: Ext(Tyr) = 1490, Ext(Trp) = 5500, Ext(Cystine) = 125注意：注意：Pro

10、tParamProtParam沒有考慮蛋白質(zhì)翻譯后修飾、蛋白質(zhì)多聚體等情況，故用沒有考慮蛋白質(zhì)翻譯后修飾、蛋白質(zhì)多聚體等情況，故用戶在預(yù)測和分析此類特定蛋白質(zhì)的基本理化性質(zhì)時需要仔細(xì)審視反饋結(jié)果。戶在預(yù)測和分析此類特定蛋白質(zhì)的基本理化性質(zhì)時需要仔細(xì)審視反饋結(jié)果。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測跨膜區(qū)預(yù)測：跨膜區(qū)預(yù)測：膜蛋白是一類結(jié)構(gòu)獨(dú)特的蛋白質(zhì)，在各種細(xì)胞中普遍存在，同時發(fā)膜蛋白是一類結(jié)構(gòu)獨(dú)特的蛋白質(zhì)，在各種細(xì)胞中普遍存在，同時發(fā)揮著重要的生理功能。揮著重要的生理功能。一、跨膜區(qū)分析(a)-Type I membrane protein(b)-Type II membrane protein(c)-Multip

11、ass transmembrane proteins(d)-Lipid chain-anchored membrane proteins(e)-GPI-anchored membrane proteins蛋白質(zhì)跨膜區(qū)特性蛋白質(zhì)跨膜區(qū)特性 典型的跨膜螺旋區(qū)主要是由2030個疏水性疏水性氨基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、Ala等）組成； 親水殘基往往出現(xiàn)在疏水殘基之間，對功能有重要的作用； 基于親/疏水量和蛋白質(zhì)跨膜區(qū)每個氨基酸的統(tǒng)計學(xué)分布偏好性。跨膜蛋白序列跨膜蛋白序列“ “邊界邊界” ”原則原則 胞外末端胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（絲氨酸）和Pro（脯氨酸） 胞外胞外-

12、 -內(nèi)分界區(qū)內(nèi)分界區(qū)：Trp（色氨酸） 跨膜區(qū)跨膜區(qū)：Leu（亮氨酸）、Ile（異亮氨酸）、Val（纈氨酸）、Met（甲硫氨酸）、Phe（苯丙氨酸）、Trp（色氨酸）、Cys（半胱氨酸）、Ala（丙氨酸）、Pro（脯氨酸）和Gly（甘氨酸） 胞內(nèi)胞內(nèi)- -外分界區(qū)外分界區(qū)：Tyr（絡(luò)氨酸）、 Trp（色氨酸）和Phe（苯丙氨酸） 胞內(nèi)末端胞內(nèi)末端：Lys（賴氨酸）和Arg（精氨酸）DAShttp:/www.sbc.su.se/miklos/DAS/用Dense Alignment Surface（DAS）算法來預(yù)測無同源家族的蛋白跨膜區(qū)HMMTOPhttp:/www.enzim.hu/hmmt

13、op/由Enzymology研究所開發(fā)的蛋白質(zhì)跨膜區(qū)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測程序SOSUIhttp:/bp.nuap.nagoya-u.ac.jp/sosui/由Nagoya大學(xué)開發(fā)一個具有圖形顯示跨膜區(qū)的程序TMAPhttp:/bioinfo.limbo.ifm.liu.se/tmap/基于多序列比對來預(yù)測跨膜區(qū)的程序TMHMMhttp:/www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0基于HMM方法的蛋白質(zhì)跨膜區(qū)預(yù)測工具TMpredhttp:/www.ch.embnet.org/software/TMPRED_form.html基于對TMbase數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計分析來預(yù)測蛋白質(zhì)跨膜區(qū)和

14、跨膜方向TopPredhttp:/bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/toppred.html是一個位于法國的蛋白質(zhì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測程序TMpred 工具簡介工具簡介 http:/www.ch.embnet.org/software/TMPRED_form.htmlhttp:/www.ch.embnet.org/software/TMPRED_form.html 依靠跨膜蛋白數(shù)據(jù)庫依靠跨膜蛋白數(shù)據(jù)庫TMbaseTMbase 預(yù)測跨膜區(qū)和跨膜方向預(yù)測跨膜區(qū)和跨膜方向主要參數(shù)主要參數(shù)/ /選項選項序列在線提交形式：序列在線提交形式：直接貼入蛋白序列直接貼入蛋白序列

15、填寫填寫SwissProt/TrEMBL/EMBL/EST的的ID或或AC輸出結(jié)果輸出結(jié)果可能的跨膜螺旋區(qū)可能的跨膜螺旋區(qū)相關(guān)性列表相關(guān)性列表26二、信號肽分析信號肽：信號肽：指分泌蛋白表達(dá)時氨基端（指分泌蛋白表達(dá)時氨基端（N-N-，有時不在，有時不在N N端）的端）的2020余個氨基酸，將引余個氨基酸，將引導(dǎo)該蛋白質(zhì)最終分泌到細(xì)胞外，但這段信號肽會被信號肽酶切掉，所以成熟的分導(dǎo)該蛋白質(zhì)最終分泌到細(xì)胞外，但這段信號肽會被信號肽酶切掉，所以成熟的分泌蛋白是不含這段信號肽的。信號肽可以指導(dǎo)蛋白質(zhì)的跨膜轉(zhuǎn)移。泌蛋白是不含這段信號肽的。信號肽可以指導(dǎo)蛋白質(zhì)的跨膜轉(zhuǎn)移。信號肽預(yù)測工具：信號肽預(yù)測工具：S

16、ignalP server SignalP server （ http:/www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ http:/www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ ）三、蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)分析（螺旋、折疊）蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)及類型蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)及類型BCM SearchLauncher http:/searchlauncher.bcm.tmc.edu/包括了常見的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析程序入口，一般分析可以以此服務(wù)器作為起點(diǎn)Profhttp:/www.aber.ac.uk/phiwww/prof/基于多重序列比對預(yù)測工具PSIpredhttp:/bioin

17、f.cs.ucl.ac.uk/psipred/psiform.html提供跨膜蛋白拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測和蛋白profile折疊結(jié)構(gòu)識別工具nnPredicthttp:/pbio.ucsf.edu/nomi/nnpredict.html預(yù)測蛋白質(zhì)序列中潛在的亮氨酸拉鏈結(jié)構(gòu)和卷曲螺旋PredictProteinhttp:/www.predictprotein.org/提供多項蛋白質(zhì)性質(zhì)分析，并有較好準(zhǔn)確性PREDATORhttp:/bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/predator-simple.html預(yù)測時考慮了氨基酸殘基間的氫鍵PredictProteinPr

18、edictProtein ( (http:/www.predictprotein.org/) 可以獲得功能預(yù)測、二級結(jié)構(gòu)、基序、二硫鍵結(jié)構(gòu)、結(jié)構(gòu)域等許多蛋白質(zhì)序列的結(jié)構(gòu)信息。 該方法的平均準(zhǔn)確率超過72%，最佳殘基預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。因此，被視為。 用戶需要注冊注冊IDID、驗證驗證E-mailE-mail后，才能使用PredictProtein工具。重要的算法：重要的算法：PROFsecPROFsec（ 螺旋，螺旋， 折疊等折疊等基本二級結(jié)構(gòu)預(yù)測）基本二級結(jié)構(gòu)預(yù)測）PHDhtmPHDhtm（典型跨膜螺旋區(qū)預(yù)（典型跨膜螺旋區(qū)預(yù)測）測）ProSiteProSite（特征（特征MotifMot

19、if識別方法）識別方法）結(jié)果名稱結(jié)果名稱說明說明Secondary Structure蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測Transmembrane典型跨膜螺旋區(qū)預(yù)測典型跨膜螺旋區(qū)預(yù)測Coiled Coils卷曲螺旋預(yù)測Low complexity segments低復(fù)雜區(qū)域識別Non-Ordinary Secondary Structure非典型二級結(jié)構(gòu)預(yù)測Localization蛋白質(zhì)定位預(yù)測Disulphide Bonds二硫鍵位置預(yù)測二硫鍵位置預(yù)測Trans-Membrane Beta-Barrel-桶狀跨膜區(qū)預(yù)測（細(xì)菌）Protein Disorder蛋白質(zhì)結(jié)果無序性分析Ambiva

20、lent Switches識別構(gòu)象變化的氨基酸Protein-Protein binding蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)結(jié)合位點(diǎn)識別Protein-DNA binding蛋白質(zhì)-DNA結(jié)合位點(diǎn)識別Globular球狀蛋白預(yù)測結(jié)果Prosite基序（基序（Motif）識別和分類）識別和分類四、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域預(yù)測結(jié)構(gòu)域結(jié)構(gòu)域（Structural DomainStructural Domain）是蛋白序列的）是蛋白序列的功能功能、結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)和和進(jìn)化單元。進(jìn)化單元。結(jié)構(gòu)域通常結(jié)構(gòu)域通常都是幾個超二級結(jié)構(gòu)單元的組合，即蛋白質(zhì)多肽鏈在二級結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步卷都是幾個超二級結(jié)構(gòu)單元的組合，即蛋白質(zhì)多肽鏈在二級結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)

21、一步卷曲折疊成幾個相對獨(dú)立的近似球形的組裝體。曲折疊成幾個相對獨(dú)立的近似球形的組裝體。結(jié)構(gòu)域是介于二級和三級結(jié)構(gòu)之間結(jié)構(gòu)域是介于二級和三級結(jié)構(gòu)之間的另一種結(jié)構(gòu)層次。的另一種結(jié)構(gòu)層次。結(jié)構(gòu)域的實質(zhì)是二級結(jié)構(gòu)的組合體，充當(dāng)三級結(jié)構(gòu)的元件。結(jié)構(gòu)域的實質(zhì)是二級結(jié)構(gòu)的組合體，充當(dāng)三級結(jié)構(gòu)的元件。 工具工具網(wǎng)站網(wǎng)站備注備注CDDhttp:/www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?db=cdd通過比較目標(biāo)序列和一組位置特異性打分矩陣進(jìn)行RPS-BLAST來確定目標(biāo)序列中的保守結(jié)構(gòu)域HAMAPhttp:/expasy.org/sprot/hamap/families.html通過專

22、家預(yù)測系統(tǒng)產(chǎn)生的微生物家族同源蛋白數(shù)據(jù)InterProhttp:/www.ebi.ac.uk/interpro/蛋白質(zhì)家族、結(jié)構(gòu)域和功能位點(diǎn)的聯(lián)合蛋白質(zhì)家族、結(jié)構(gòu)域和功能位點(diǎn)的聯(lián)合資源數(shù)據(jù)庫，整合了多個數(shù)據(jù)庫和工具資源數(shù)據(jù)庫，整合了多個數(shù)據(jù)庫和工具的結(jié)果，并提供相應(yīng)的鏈接的結(jié)果，并提供相應(yīng)的鏈接Pfamhttp:/pfam.sanger.ac.uk/每個蛋白家族包含了多序列比對、profile-HMMs和注釋文件ProDomhttp:/prodom.prabi.fr/從SWISS-PROT/TrEMBL數(shù)據(jù)庫中的非片段蛋白序列數(shù)據(jù)構(gòu)成，每條記錄包含一個同源結(jié)構(gòu)域多重比對和家族保守一致性序列SM

23、ARThttp:/smart.embl-heidelberg.de/由EMBL建立，集成了大部分已知蛋白功能域數(shù)據(jù)，注釋包括了功能類型、三維結(jié)構(gòu)、分類信息InterPro: http:/www.ebi.ac.uk/interpro/InterPro數(shù)據(jù)庫由EBI開發(fā)，整合蛋白質(zhì)家族家族、結(jié)構(gòu)域結(jié)構(gòu)域和功能位點(diǎn)功能位點(diǎn)等資源。整合UniProt、PROSITE、Pfam等12個成員數(shù)據(jù)庫，檢索結(jié)果準(zhǔn)確。目前最新的InterPro 34.0版本包含22245個條目，涵蓋63096309個結(jié)構(gòu)域個結(jié)構(gòu)域、14854個蛋白質(zhì)家族（截至2011年11月底）。InterProScan: InterProS

24、can: http:/www.ebi.ac.uk/Tools/pfa/iprscan/http:/www.ebi.ac.uk/Tools/pfa/iprscan/提供在線提交和本地分析工具（提供在線提交和本地分析工具（LinuxLinux系統(tǒng)）系統(tǒng)）Gene Ontology（基因本體論）】，用于蛋白的功能分類。包含基因產(chǎn)物的相關(guān)分子功能、生物學(xué)途徑和細(xì)胞學(xué)組件，根據(jù)這三個方面的內(nèi)容對基因進(jìn)行分類。保守區(qū)位置保守區(qū)位置AC號，家族名稱號，家族名稱蛋白家族信息蛋白家族信息其他數(shù)據(jù)庫中的收錄情況其他數(shù)據(jù)庫中的收錄情況相關(guān)的其他家族相關(guān)的其他家族條目類型條目類型GO術(shù)語注釋術(shù)語注釋說明說明結(jié)構(gòu)鏈接結(jié)

25、構(gòu)鏈接數(shù)據(jù)庫鏈接數(shù)據(jù)庫鏈接該家族蛋白在不該家族蛋白在不同種類生物體中同種類生物體中出現(xiàn)情況出現(xiàn)情況其他家族與該其他家族與該家族的重疊情家族的重疊情況況五、蛋白三級結(jié)構(gòu)研究方法實驗方法1、X光晶體衍射2、核磁共振(NMR)計算方法1、從頭算方法(ab initio/de novo)/理論分析法p 分子動力學(xué)p 能量最低假設(shè)2、比較建模(comparative modeling)p 基于同源性1 1、從頭算方法、從頭算方法(ab initio/de novo)/(ab initio/de novo)/理論分析法理論分析法 根據(jù)物理化學(xué)原理(如原子之間作用力)，建立模型，預(yù)測結(jié)構(gòu) 一些問題p 自然的

26、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和未折疊的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，兩者之間的能量差非常小(1kcal/mol數(shù)量級)p 蛋白質(zhì)可能的構(gòu)象空間龐大，針對蛋白質(zhì)折疊的計算量非常大p 計算模型中力場參數(shù)的不準(zhǔn)確性 待測蛋白沒有同源性時可用此法2、比較建模/同源模型化方法(統(tǒng)計方法)通過同源序列分析或者模式匹配預(yù)測蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)或者結(jié)構(gòu)單元，如: 鋅指結(jié)構(gòu)、螺旋-轉(zhuǎn)角-螺旋結(jié)構(gòu)、DNA結(jié)合區(qū)域等(motif)原理：許多不同的序列會采用同一個基本的折疊，具有相似序列的蛋白傾向于有相似結(jié)構(gòu)，一對自然進(jìn)化的蛋白，如果它們的序列具有2530%的等同部分，可以假設(shè)它們結(jié)構(gòu)相似。步驟Step 1、識別結(jié)構(gòu)保守域Step 2、將待測蛋白與模板比對

27、，保留30%同源性的結(jié)果Step 3、建模Step 4、評價模型，一般而言，同源性越高，結(jié)構(gòu)預(yù)言越精確，50%同源性，精確度可達(dá)1埃比較建模網(wǎng)站基于序列同源比對，對于序列的序列模擬比較有效，最常用的方法 CPHmodels “穿”入已知的各種蛋白質(zhì)折疊骨架內(nèi)，適于對蛋白質(zhì)核心結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，計算量大THREADER3D-PSSM基于分子動力學(xué)，尋找能量最低的構(gòu)象，計算量大，只能做小分子預(yù)測HMMSTRROSSETA同源建模法分析步驟：同源建模法分析步驟：1 1、多序列比對、多序列比對與已有晶體結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列比對2 2、確定是否有可以使用的模板、確定是否有可以使用的模板p序列相似度30%p序列相

28、似度30%，結(jié)合功能，蛋白質(zhì)一級序列、二級結(jié)構(gòu)或結(jié)構(gòu)域信息3 3、構(gòu)建三維模型、構(gòu)建三維模型4 4、三維模型準(zhǔn)確性檢驗、三維模型準(zhǔn)確性檢驗pWhatcheck 程序pRamachandran plot計算檢驗5 5、手工調(diào)整多序列比對，重新擬、手工調(diào)整多序列比對，重新擬合，構(gòu)建新的模型合，構(gòu)建新的模型 SWISS-MODELSWISS-MODEL工具工具 （http:/swissmodel.expasy.org/） 同源建模方法同源建模方法 與與PDBPDB數(shù)據(jù)庫已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列比對進(jìn)行預(yù)測數(shù)據(jù)庫已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列比對進(jìn)行預(yù)測Anolea（Atomic Non-Local Environ

29、ment Assessment）：）：is a server that performs energy calculations on a protein chain, evaluating the Non-Local Environment (NLE) of each heavy atom in the molecule. The energy of each pairwise interaction in this non-local environment is taken from a distance-dependent knowledge-based mean force pote

30、ntial that has been derived from a database of 147 non-redundant protein chains with a sequence identity below 25% and solved by X-Ray crystallography with a resolution lower than 3 . QMEAN is a composite scoring function which is able to derive both global (i.e. for the entire structure) and local

31、(i.e. per residue) error estimates on the basis of one single model. 練習(xí)練習(xí)+作業(yè)作業(yè)1、胰島素、胰島素insulin receptor isoform Long preproprotein Homo sapiens）序列：序列：http:/www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/119395736?report=fasta2、預(yù)測分析：、預(yù)測分析：蛋白質(zhì)的基本性質(zhì)蛋白質(zhì)的基本性質(zhì)http:/expasy.org/tools/aacomp/http:/expasy.org/tools/pi_tool.htm

32、lhttp:/expasy.org/tools/protparam.html跨膜區(qū)分析跨膜區(qū)分析http:/www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0http:/www.ch.embnet.org/software/TMPRED_form.html信號肽分析信號肽分析http:/www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/ 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)分析蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)分析http:/www.predictprotein.org/蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域預(yù)測http:/www.ebi.ac.uk/interpro/蛋白三級結(jié)構(gòu)研究方法蛋白三級結(jié)構(gòu)研究方法http:/swissmodel.expasy.org/