麻省理工大学课件：系统生物学中算法和计算技术的基础(2006春季)-蛋白质建模-统计力学

生物信息学基础算法研究与应用

生物信息学是一门综合性学科，通过融合计算机科学、统计学和生

物学的知识，研究和应用计算机算法来解决生物学中的问题。在过去

几十年中，生物信息学已成为生物学领域的重要工具，对于基因组学、蛋白质组学和其他生物学研究具有重要意义。在这篇文章中，我们将

介绍生物信息学中的基础算法以及它们在研究和应用中的重要性。

一、基于序列的生物信息学算法

1. 序列比对算法：序列比对是生物信息学中最常用的算法之一。它

通过找到两个或多个序列之间的相似性，帮助科学家了解序列之间的

进化关系。常用的序列比对算法包括Smith-Waterman算法和BLAST

算法。Smith-Waterman算法是一种动态规划算法，可以精确比对两个

序列。而BLAST算法则是一种启发式算法，通过快速比对和搜索技术，可以在大规模序列数据库中找到相似序列。

2. 序列拼接算法：序列拼接是将短序列片段拼接成完整的DNA或RNA序列的过程。在基因组学研究中，通过序列拼接可以得到完整的

基因组序列。最常用的序列拼接算法包括Overlap-layout-consensus (OLC) 算法和de Bruijn图算法。OLC算法是一种基于重叠的序列拼接

方法，它通过寻找序列片段之间的重叠区域来拼接序列。de Bruijn图

算法则是一种基于k-mer的序列拼接方法，它通过构建k-mer片段之间

的图来拼接序列。

二、基于结构的生物信息学算法

1. 蛋白质结构预测算法：蛋白质结构预测是生物信息学中的一个重

要问题，它可以通过预测蛋白质的三维结构来研究其功能和作用机制。目前主要的蛋白质结构预测算法包括基于比较模型的homology modeling算法和基于物理模型的蛋白质折叠算法。homology modeling

现代生物技术第六章蛋白质工程

第六章蛋白质工程
第六章蛋白质工程
1
2 3
蛋白质工程概述
蛋白质工程的研究方法蛋白质工程的应用蛋白质组学
4
第一节蛋白质工程概述
一、蛋白质工程的概念蛋白质工程（protein engineering)，是指通过生物技术对蛋白质的分子结构或者对编码蛋白质的基因进行改造，以便获得更适合人类需要的蛋白质产品的技术。是在基因工程的基础上延伸出来的第二代基因工程。
二、蛋白质工程的改造策略与方法
(5)构建两个同源蛋白的嵌合体时，应尽量使其接合部位处在具有相同或相近功能的氨基酸序列中；而当两个非同源蛋白组成嵌合体时，则应使接合部分尽量位于所预测结构的边缘。 (6)如果对目的蛋白的三维结构一无所知，那么可以在目的序列中随机插人六聚体接头以鉴定功能件结构域。插人六聚体接头后，在原蛋白质序列中添加两个氨基酸，比插人更多的氨基酸对蛋白质整体功能的破坏要轻。 (7)进行缺失突变时，应避免直接利用天然存在的限制性酶切位点进行删除。如果直接利用这种限制性内切酶位点，很容易破坏正确的开放读码框，或得到的缺失突变体边界不能落在适当的位臵，而使蛋白质不能正确折叠。
一、蛋白质工程的基本步骤
（4）围绕这些关键的基团和结构提出对蛋白质进行改造的方案，并用基因工程的方法去实施；（5）对经过改造的蛋白质进行功能性测定，看看改造的效果如何；（6）重复(4)和(5)这两个步骤，直到获得比较理想的结果。

第五章蛋白质结构预测1ppt课件

• 蛋白质序列家族中氨基酸的替换模式是高度特异的，如何利用这样的进化信息是二级结构预测的关键。
• 蛋白质二级结构预测软件系统PHD
– 第一步工作是形成同源序列的多重对比排列 – 第二步工作是将得到的多重比对的统计结果送
到一个神经网络中计算。
4、RNA二级结构的预测
• RNA的结构可以分为三个层次
第二节蛋白质二级结构预测
蛋白质序列： ↓
二级结构：
源自文库
二级结构预测
蛋白质序列：
二级结构：
QLMGERIRARRKKLK → STHHHHHHHHHHHHT
1、二级结构预测概述
– 蛋白质的二级结构预测的基本依据是：
每一段相邻的氨基酸残基具有形成一定二级结构的倾向。
– 二级结构预测问题是模式分类问题
学习分类规则
• 二级结构预测的方法大体分为三代：
– 第一代是基于单个氨基酸残基统计分析
• 从有限的数据集中提取各种残基形成特定二级结构的倾向，以此作为二级结构预测的依据。
– 第二代预测方法是基于氨基酸片段的统计分析
• 统计的对象是氨基酸片段 • 片段的长度通常为11-21 • 片段体现了中心残基所处的环境 • 在预测中心残基的二级结构时，以残基在特定环境形
• β折叠的特征模式：由连续的1或交替的01构成。
疏水性定量计算
(4) 同源分析法

蛋白质生物信息学(共45张PPT)

TreEMBL、UniProt、GenPept
（二）蛋白序列二次数据库
蛋白保守区域和功能位点数据库，PROSITE、PRINTS、 BLOCKS
（三）蛋白结构数据库
三维结构数据库PBD、MMDB
全人源抗EGFR单克隆抗体
红色字体为信号肽，标黄部分为可变区重链可变区（HV） DNA序列（423bp）
研究展望
要真正解决这一问题，最终不能从计算机科学得到
，真正地解决可能还是得从生物学自身，从数学
上的新思路来获得本质性的动力。毫无疑问，正
如Dulbecco1986年所说："DNA序列是人类的真谛，这个世界上发生的一切事情，都与这一序列息息相关"。但要完全破译这一序列以及相
关的内容，我们还有相当长的路要走。
蛋白质组学：以蛋白质为研究对象，阐明某生物
体全部蛋白质的表达模式及功能模式生物信息学理论、技术方法和软件等在蛋白质组学
相关数据库的建立、应用以及蛋白质组分析等方面具有重要的应用
生物信息学作为一门新的学科领域，把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。
息进一步分析整理。包括人类基因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库TRANSFAC、蛋白质结构家族分类库SCOP等。
第二节、蛋白质常用数据库通过理论计算（如分子力学、分子动力学计算）进行结构预测。

蛋白质的相关计算.ppt

习题7、假设某一蛋白质分子的分子量11054，20种氨基酸的平均分子量为128，在形成该蛋白质分子时脱去水的分子量为1746，则组成该蛋白质分子的肽链数是3 。
氨基酸数= （11054+1746）/128=100 肽链数= 100-1746/18=3
习题8、已知20种氨基酸的平均相对分子量为a,现有某蛋白质分子由n条肽链组成，相对分子质量为b,则此蛋白质分子中的肽键数为 (b-an)/(a-18) 。
习题9.免疫球蛋白IgG的结构如图所示，其中—S—S—
表示连接两条相邻肽链的二硫键。若该IgG由 M 个氨
基酸构成，则该IgG有肽键数 M - 4
；形成
该蛋白质时相对分子质量减少（M - 4）×18。＋6
习题10.下图为某蛋白质的结构示意图，其中-S-S-表
示连接两条相邻肽链的二硫键，形成二硫键时两个氨
▲R基上的氨基数 = 氨基总数 — 氨基酸数
（二）肽键数与脱下水分子数的计算：
肽键数==脱去水分子数
氨基酸
肽键
肽键数=3 －1 肽键数=6 －1
肽键数=8 －2
肽键数=氨基酸数－肽链条数= n－m =脱去水分子个数
●氨基酸脱水缩合过程中课堂的实有录关计算 20种氨基酸可以构成1010～1012种蛋白质，这是怎样做到的
四、蛋白质的相关计算
（《学案》P18 4.蛋白质的相关计算）

麻省理工计算与系统生物学的优势介绍

麻省理工计算与系统生物学是一个博士项目，这个专业代表了来自生命科学、物理科学、计算机科学和工程的思想和方法的综合，具有一定的权威性。具体情况接下来由小编一起来看看吧！希望能帮助到大家。

麻省理工计算与系统生物学的优势介绍

1.从资源整合方面来看：

麻省理工计算与系统生物学的研究领域代表了来自生命科学、物理科学、计算机科学和工程的思想和方法的综合。

该项目整合了生物学、工程学和计算来解决生物系统中的复杂问题，CSB的博士生有机会与整个研究所的CSBi教职员一起工作。

生物学的最新进展，包括人类基因组计划和探测生物样本的大规模并行方法，为从系统角度理解生物学问题创造了新的机会。

为了提供这一新兴领域的教育，计算和系统生物学（计算与系统生物学）项目整合了麻省理工学院在生物学、工程学、数学和计算机科学方面的世界知名学科。

2.从研究内容来看：

麻省理工计算与系统生物学的研究是围绕描述、提炼和设计的“3Ds”组织的。在许多研究项目中，系统的数据收集被用来创建一个系统在一个或多个定义的状态下的详细的分子或细胞水平的描述。

考虑到生物系统的复杂性以及相互作用的组件和参数的数量，系统建模通常以提取必要的或最重要的子系统、组件和参数为目标，并以获得简化的模型为目标，该模型保留了在各种条件下准确预测系统行为的能力。

3.从师资来看：

麻省理工计算与系统生物学研究所的70多名教师参与了麻省理工学院的计算和系统生物学计划（计算与系统生物学i）。

这些研究人员几乎跨越了理学院和工程学院的所有部门，为计算与系统生物学的学生提供了在各种不同的实验室进行论文研究的机会。

蛋白质PPT课件

因此-氨基酸是构成蛋白质的基本结构单元，
要讨论蛋白质的结构与性质，首先要了解氨基酸的
结构与性质。
1
第一节
氨基酸(amino acids)
2
§19-1 氨基酸
分子中既有氨基又有羧基的化合物叫氨基酸。组
成蛋白质的氨基酸主要是-氨基酸。
一、-氨基酸的结构、分类、命名
1、结构
-氨基酸是羧酸分子中烃基上的
-H原子被-NH2取代得到的衍生
物，其结构通式为：
R
NH 2 CH COOH
各种氨基酸在结构上的差异主要是其R不同。
3
§19-1 氨基酸
2、分类
（1）根据氨基酸分子中烃基的不同可分为脂肪氨基酸、芳香氨基酸和杂环氨基酸。
NH 2 H3C CH COOH
脂肪氨基酸
NH2 COOH
芳香氨基酸
NH2 CH2 CH COOH
杂环氨基酸
N H
4
§19-1 氨基酸
（2）根据氨基和羧基的相对位置不同可分为-氨基酸、-氨基酸和-氨基酸。
NH 2 H3C CH COOH
-氨基酸
NH 2 CH2 CH2 COOH
-氨基酸
NH 2 CH2 CH2-CH2 COOH
-氨基酸
组成蛋白质的氨基酸主要是-氨基酸。 5
§19-1 氨基酸
蛋白质和核酸都是一类含氮的天然有机物，是生

计算生物学在蛋白质结构预测与功能分析中的应用与深度学习模型优化

计算生物学在蛋白质结构预测与功能分析中的应用与深度学习模型优

化

摘要

蛋白质是生命活动中不可或缺的生物大分子，其结构决定功能。传统的实验方法解析蛋白

质结构耗时且昂贵，而计算生物学方法，尤其是近年来兴起的深度学习模型，为蛋白质结

构预测与功能分析带来了革命性突破。本文将探讨计算生物学在蛋白质结构预测和功能分

析中的应用，重点介绍深度学习模型在该领域的最新进展，以及针对模型优化所面临的挑

战和未来发展方向。

关键词：计算生物学，蛋白质结构预测，功能分析，深度学习，模型优化

1. 引言

蛋白质作为生命活动的基本执行者，其结构决定其功能。理解蛋白质的结构和功能对于疾

病诊断、药物研发、生物材料设计等领域至关重要。传统的实验方法，例如X射线晶体衍

射和核磁共振，在解析蛋白质结构方面取得了重大成果，但这些方法存在耗时、昂贵、对

样品要求高等缺点。

随着计算机技术的快速发展，计算生物学方法在蛋白质结构预测和功能分析领域得到了广

泛应用。早期的计算方法，如同源建模、折叠识别和从头预测，在一定程度上实现了蛋白

质结构预测，但精度有限。近年来，深度学习技术的兴起，尤其是基于神经网络的算法，

突破了传统方法的局限，为蛋白质结构预测和功能分析带来了革命性突破。

2. 蛋白质结构预测

蛋白质结构预测的目标是根据蛋白质的氨基酸序列预测其三维空间结构。近年来，深度学

习在蛋白质结构预测领域取得了突破性进展，主要体现在以下几个方面：

2.1 深度学习模型

*AlphaFold2: 由DeepMind开发的深度学习模型，在2020年的CASP14比赛中取得了惊人的预测精度，其核心思想是利用注意力机制和残差网络，将蛋白质序列和进

5生物信息学酶工程与蛋白质工程教学课件

欲知：
结构、功能、相互作用蛋白、相关疾病等
欲知：
1. 在Trypanosoma brucei 中是否含有SRp20的同源蛋白？
2. 若有，序列是什么？ 3. 人SRp20与TbSRp20的序列相似性如何？ 4. TbSRp20的基本序列相关性质如何？ 5. TbSRp20的构架和蛋白家族分类如何？ 6. TbSRp20的二级结构如何？有无无序区域？ 7. TbSRp20的三级结构如何？
EMBL是由欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory)于1982年创建的，目前由欧洲生物信息学研究所负责管理。
DDBJ是DNA Data Base of Japan的简称，创建于1986年，由日本国家遗传学研究所负责管理。
1988年，GenBank、EMBL与DDBJ共同成立了国际核酸序列联合数据库中心，建立了合作关系。根据协议，这三个数据中心各自搜集世界各国有关实验室和测序机构所发布的序列数据，并通过计算机网络每天都将新发现或更新过的数据进行交换，以保证这三个数据库序列信息的完整性。
超二级结构模体、折叠类型、功能家族、序列家族。
FSSP
基于蛋白质结构比对的折叠分类。
将PDB中大于30个残基的结构划分为一系列的 “代表集合”，每一“代表集合”内结构的序列相似性不大于25%，然后对每一代表集合内的折叠进行分类。实际上是折叠子列表。

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现代生物技术第六章 蛋白质工程

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蛋白质生物信息学(共45张PPT)

蛋白质的相关计算.ppt

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5生物信息学 酶工程与蛋白质工程 教学课件

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