生物信息学原理与方法第九讲蛋白质序列分析与预测.pptx

合集下载

生物信息学讲义第九章蛋白质序列分析与结构预测

第九章蛋白质序列分析与结构预测一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质，基因规定了组成蛋白质的氨基酸序列。

虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成，但是，它们只有折叠成特定的空间构象才能具有相应的活性和相应的生物学功能。

了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功能，也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的。

确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重要的。

目前，蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快，但是，已知结构的蛋白质相对比较少。

尽管蛋白质结构测定技术有了较为显著的进展，但是，通过实验方法确定蛋白质结构的过程仍然非常复杂，代价较高。

因此，实验测定的蛋白质结构比已知的蛋白质序列要少得多。

另一方面，随着DNA测序技术的发展，人类基因组及更多的模式生物基因组已经或将要被完全测序，DNA序列数量将会急增，而由于DNA序列分析技术和基因识别方法的进步，我们可以从DNA推导出大量的蛋白质序列。

这意味着已知序列的蛋白质数量和已测定结构的蛋白质数量（如蛋白质结构数据库PDB中的数据）的差距将会越来越大。

人们希望产生蛋白质结构的速度能够跟上产生蛋白质序列的速度，或者减小两者的差距。

那么如何缩小这种差距呢？我们不能完全依赖现有的结构测定技术，需要发展理论分析方法，这对蛋白质结构预测提出了极大的挑战。

20世纪60年代后期，Anfinsen首先发现去折叠蛋白或者说变性(denatured)蛋白质在允许重新折叠的实验条件下可以重新折叠到原来的结构，这种天然结构(native structure)对于蛋白质行使生物功能具有重要作用，大多数蛋白质只有在折叠成其天然结构的时候才能具有完全的生物活性。

自从Anfinsen提出蛋白质折叠的信息隐含在蛋白质的一级结构中，科学家们对蛋白质结构的预测进行了大量的研究，分子生物学家将有可能直接运用适当的算法，从氨基酸序列出发，预测蛋白质的结构。

本章主要着重介绍蛋白质二级结构及空间结构预测的方法。

生物信息学中的蛋白质序列分析与预测研究

生物信息学中的蛋白质序列分析与预测研究蛋白质是生命体中至关重要的分子，它们在细胞功能和结构的调控中发挥着重要的作用。

蛋白质的序列决定了其结构和功能，因此蛋白质序列的分析和预测成为生物信息学研究的重要方向之一。

本文将重点介绍蛋白质序列分析和预测的方法与技术，以及在生物学研究中的应用。

蛋白质序列的分析是指根据蛋白质的氨基酸序列，通过一系列的计算和分析方法，对其结构和功能进行研究的过程。

蛋白质序列分析的方法有很多，其中最常用的包括：比对分析、同源建模、序列特征分析和亚细胞定位预测。

首先，比对分析是蛋白质序列分析的基础方法之一。

通过将待分析的蛋白质序列与已知的蛋白质序列数据库进行比对，可以找到与之相似的序列，进而推测蛋白质的结构和功能。

比对分析常用的工具有BLAST和PSI-BLAST等，它们通过比较序列之间的相似性和一致性，确定序列的保守区域和结构域，从而揭示蛋白质的功能。

其次，同源建模是一种根据已知蛋白质的结构来预测未知蛋白质的结构的方法。

在同源建模中，通过比对已知蛋白质的结构与待预测蛋白质的序列，找到与之相似的蛋白质结构作为模板，并利用模板的结构信息，预测待预测蛋白质的结构。

同源建模的常用工具有SWISS-MODEL和Phyre2等。

同源建模不仅可以预测蛋白质的三维结构，还可以提供结构功能的启示，从而推测其功能。

另外，序列特征分析也是蛋白质序列分析的重要方向之一。

序列特征分析通过对蛋白质序列中的特定模式、保守区域和功能位点进行分析，揭示蛋白质的结构和功能。

常用的序列特征分析方法包括信号肽预测、跨膜区域识别、功能位点预测和蛋白质域识别等。

这些方法通过分析蛋白质序列中的特定特征，揭示蛋白质的功能和结构。

最后，亚细胞定位预测是蛋白质序列分析的一个重要方向。

蛋白质在细胞中的定位决定了其在细胞内发挥的功能，因此准确预测蛋白质的亚细胞定位对于理解其功能至关重要。

亚细胞定位预测通过分析蛋白质序列中的亚细胞定位信号和保守区域，预测蛋白质的亚细胞定位位置。

生物信息学中的蛋白质结构预测与分析

生物信息学中的蛋白质结构预测与分析蛋白质是生物体内的重要组分，负责多种生物功能的实现。

在生物信息学领域，蛋白质结构预测与分析是一个重要任务。

本文将介绍蛋白质结构预测与分析的基本概念、方法和应用。

蛋白质结构预测是指通过计算机模拟和理论推断等方法，预测出蛋白质的三维空间结构。

这对于了解蛋白质的功能和作用机制具有重要意义。

蛋白质的结构决定其功能，而蛋白质结构预测可以帮助科学家们理解蛋白质的功能和结构与功能之间的关系。

蛋白质结构预测的方法可以分为基于实验和基于计算两类。

基于实验的方法主要包括X射线晶体学和核磁共振等技术，可以直接确定蛋白质的原子级结构。

然而，由于实验条件的限制和技术的复杂性，直接实验法仅能获得少量蛋白质结构信息。

相比之下，基于计算的方法则更加高效、经济。

基于计算的方法主要包括序列比对、拓扑结构预测、折叠模拟等，可以提供大量的蛋白质结构预测信息。

序列比对是蛋白质结构预测的基础。

蛋白质的氨基酸序列决定了其最终的结构。

通过比对已知结构的蛋白质序列与目标蛋白质序列之间的相似性，可以预测目标蛋白质的结构。

拓扑结构预测是一种常用的方法，它利用蛋白质序列中存在的序列特征（如氨基酸窗口、氨基酸特异性突变等）来推断蛋白质的二级结构，并通过二级结构的拓扑关系来预测蛋白质的整体结构。

折叠模拟是一种较为高级的方法，通过模拟蛋白质氨基酸链的折叠过程，预测蛋白质的三维结构。

这些方法不仅可以单独应用，还可以相互结合，提高预测的准确性。

蛋白质结构预测的应用领域广泛，涵盖了生物学、医学、农业等多个领域。

在生物学研究中，蛋白质结构预测可以帮助科学家们理解蛋白质的功能和相互作用网络，探索生命的本质。

在药物研发中，蛋白质结构预测可以帮助科学家们设计更精确的药物靶点，并预测药物与靶点之间的相互作用方式。

在农业领域，蛋白质结构预测可以帮助科学家们改良作物，增加产量和抗病性。

此外，蛋白质结构预测还可以应用于食品科学、环境保护等多个领域。

蛋白质序列分析与结构预测

? 界面简单，基本操作简单，运行非常迅速。 ? /
Cn3D
? 含义为：“See in 3-D”，是一个生物分子的三维结构、序列以及序列比对结果的可视化工具。
? 读取MMDB数据库的数据文件 ? 特定结构查找、结构比对
? /Structure/CN3D/c n3d.shtml
L/O/பைடு நூலகம்/O
Protein Sequence Analysis and Structure Prediction
Dr. ZOU, Ling-Yun Department of Microbiology
Outline
1 蛋白质生物学基础 2 蛋白质结构可视化 3 蛋白质序列特征分析 4 蛋白质结构预测
Problems of Predicting Protein Structure
….-Gly-Ala-Glu-Phe- ….
?
FUNCTION
….-Gly-Ala-Glu-Phe- ….
B ioinformatics
！
FUNCTION
1 蛋白质生物学基础 2 蛋白质结构可视化 3 蛋白质序列特征分析 4 蛋白质结构预测
Year
Sequence －－ Swiss-Prot ：468851 （2009.5）
Structure －－ PDB：57835
（2009.5 ）
Experimental Methods to Detect Structures
? Two empirical methods for revealing positions of atoms in 3-D: ? X-Ray Crystallography
? Resolution: 0.1nm ? Determining most structures: 87% in PDB ? Difficult to grow a crystal sometimes

生物信息学原理与方法第九讲蛋白质序列分析与预测

8. Secondary structure prediction 二级结构预测
8-1 AGADIR – 预测肽链螺旋结构算法。 8-2 APSSP –高级蛋白质二级结构预测服务器。 8-3 GOR – Garnier1996年开发的蛋白质二级结构预测。 8-4 HNN – 神经网络方法预测蛋白质二级结构。 8-5 Jpred –趋同法预测蛋白质二级结构。 8-6 JUFO –神经网络法从序列预测蛋白质二级结构。 8-7 nnPredict -蛋白质二级结构预测。 8-8 PredictProtein -蛋白质二级结构预测。 8-9 Prof –利用Cascaded Multiple Classifiers进行蛋白质
2-3Graphical Codon Usage Analyser –以图形方式显示密码子偏向性
2-4BCM search launcher – 以六种框架翻译DNA序列
2-5Backtranslation – 将蛋白质序列翻译成DNA序列
2-6Genewise – 比较蛋白质序列与基因组的DNA序列，允许内含子和读框错误
二级结构预测。 8-10PSA -蛋白质二级结构预测。 8-11SOPMA -蛋白质二级结构预测。 8-12SSpro –利用双向重复神经网络预测蛋白质二级结构。
1-19PFMUTS -由MALDI提供，显示肽片段中可能出现的单氨基酸或两氨基酸突变。
1-20CombSearch -一种试验性的的蛋白质识别工具集成系统。
2.DNA -> Protein 将DNA序列翻译成蛋白质序列

2-1Translate - 将DNA序列翻译成蛋白质序列。 2-2Transeq – 使用EMBOSS 软件包将DNA序列翻译成蛋白质序列。

生物信息学原理与方法蛋白质序列分析与预测

1-4 PeptIdent –以肽指纹数据识别蛋白质、等电点、实验测定的分子量、以Swiss-Prot中所有蛋白质的理论肽来比较使用者指定的肽质谱，提供数据库的注释。
1-5 TagIdent以等电点、分子量和序列特征识别蛋白质，并检出与所给等电点和分子量最接近的蛋白质序列列表。
1-6 FindMod –预测可能的蛋白质翻译后修饰及肽中单个氨基酸可能被取代。将实验测定的肽质谱与指定的Swiss-Prot序列中的理论肽或用户输入的序列作比较，质谱的差异以作出更佳的蛋白质特征描述。
6.Topology prediction 空间结构预测 7.Primary structure analysis 一级结构分析 8. Secondary structure prediction 二级结构预测 9.Tertiary structure 三级结构预测 10. Sequence alignment 序列比对（已讲） 11. Biological text analysis 生物学文本分析（不讲）
1-7 GlycoMod -以实验测定的质谱预测蛋白质可能出现的寡多醣结构。
1-8 GlycanMass - 以寡多醣结构预测其质谱。
1-9FindPept -由实验质谱识别蛋白质中的肽，并考虑到人工化学修饰、翻译后修饰以及蛋白酶自体溶解等因素。
1-10PeptideMass-以Swiss-Prot 、TrEMBL 条目或用户提供的序列來预测其肽质谱及翻译后修饰。
1-19PFMUTS -由MALDI提供，显示肽片段中可能出现的单氨基酸或两氨基酸突变。
1-20CombSearch -一种试验性的的蛋白质识别工具集成系统。
2.DNA -> Protein 将DNA序列翻译成蛋白质序列

蛋白质序列分析和结构预测生物信息学

蛋白质序列分析和结构预测【实验目的】1、掌握蛋白质序列检索的操作方法；2、熟悉蛋白质基本性质分析；3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白质功能预测，了解基于motif、结构位点、结构功能域数据库的蛋白质功能预测；4、了解蛋白质结构预测。

【实验内容】1、使用Entrez信息查询系统检索人瘦素 (leptin)蛋白质序列；2、使用EXPASY中有关工具对上述蛋白质序列进行分子质量、氨基酸组成等基本性质分析；3、对瘦素蛋白质序列进行基于NCBI/Blast软件的蛋白质同源性分析；4、对瘦素蛋白质序列进行motif结构分析、翻译后修饰等的预测【实验方法】1、瘦素蛋白质序列的检索：（1）调用Internet浏览器并在其地址栏输入Entrez网址/Entrez（2）选择protein；（3）在输入栏输入homo sapiens leptin；（4）点击search后显示序列接受号及序列名称；（5）点击序列接受号后显示序列详细信息；（6）将序列转为FASTA格式保存；2、进入EXPASY网站使用有关软件进行蛋白质序列分析和结构预测。

（1）选择Protparam程序对蛋白质序列进行分子质量、氨基酸组成和等电点等基本性质分析；（2）蛋白质的同源性搜索分析，NCBI的BLAST；（3）在Pattern and profile searches中选择interPro Scan 进行结构域或motif搜索以及有关结构域的结构分析（4）在post-translational modification prediction 选择signalP 对蛋白质序列进行信号肽预测分析【作业】提交使用上述软件对瘦素蛋白质序列进行基本性质分析、同源性分析、motif 结构分析以及信号肽折叠位点预测的结果附：【实验方法】1、瘦素蛋白质序列的检索：（1）调用Internet浏览器并在其地址栏输入Entrez网址(/Entrez)；（2）选择protein；（3）在输入栏输入homo sapiens leptin；（4）点击go后显示序列接受号及序列名称；（5）点击序列接受号后显示序列详细信息；（6）将序列转为FASTA格式保存；2、进入EXPASY网站http://www.expasy.ch/tools/使用有关软件进行蛋白质序列分析和结构预测。

生物信息学中的蛋白质序列分析与预测方法研究

生物信息学中的蛋白质序列分析与预测方法研究生物信息学是一门将计算机科学与生物学相结合的学科，通过使用计算机算法和工具，对生物数据进行分析和解释。

其中，蛋白质序列分析与预测是生物信息学中的一个重要研究方向。

本文将探讨蛋白质序列分析与预测的方法，并介绍一些常用的工具和算法。

蛋白质是生物体内起着重要功能的生物分子，也是生命活动的基本单位。

蛋白质的结构和功能与其氨基酸序列密切相关。

因此，通过分析和预测蛋白质序列，可以揭示蛋白质的结构、功能和相互作用等重要信息。

在蛋白质序列分析中，一个基本的任务是蛋白质序列的同源性比对。

同源性比对可以揭示不同蛋白质序列之间的相似性，从而推断它们的进化关系和功能。

目前，最常用的同源性比对算法是基于Smith-Waterman算法的BLAST。

BLAST通过将查询序列与数据库中已知序列进行比对，计算相似性得分，并找出最相关的序列。

BLAST不仅可以用于同源性搜索，还可以用于序列注释和多序列比对等任务。

此外，蛋白质序列分析还包括预测蛋白质二级结构、域结构和跨膜区域等。

蛋白质二级结构预测是指根据氨基酸序列，预测蛋白质中α-螺旋、β-折叠等二级结构的比例和位置。

常用的二级结构预测方法包括Chou-Fasman算法、GOR算法和PSIPRED算法等。

这些算法基于已知的氨基酸序列和结构的统计关系，通过机器学习和统计模型来预测蛋白质二级结构。

域结构是指蛋白质中具有独立结构和功能的区域。

通过预测蛋白质的域结构，可以推断蛋白质的功能和相互作用。

域结构预测的方法包括K-最近邻算法、隐马尔可夫模型和神经网络等。

这些方法基于已知的域结构数据库和统计模型，通过比对查询序列和数据库序列的相似性，寻找潜在的域结构。

另一个重要的任务是预测蛋白质跨膜区域。

蛋白质跨膜区域是指蛋白质中穿越细胞膜的区域，对细胞的功能和调控起着重要作用。

跨膜区域的预测可以帮助研究人员理解蛋白质的结构和功能。

目前，跨膜区域预测的方法包括隐马尔可夫模型和神经网络等。

蛋白质的序列分析及结构预测课件PPT

（2）翻译编码的DNA序列 ORF Finder 由英国伦敦帝国理工学院维护，其数据库中含有9864个蛋白折叠结构
药物保护正常细胞免受化学药物的侵害，可以提高化学治疗的剂量。而 Asp 、Glu 和 Pro 在β折叠片中则很低。
（3）在数据库中搜索 99 Da = ‘V’
http://www. 用HMM法搜索蛋白质远源同源序列全平行结构域、反平行结构域、α+β结构域、 α/β结构域及其他折叠类型。
优点：
• 可以避免底物分子产生的干扰，大大降低背景噪音。 • 其次，可使分子离子通过与反应气的碰撞来产生断裂。 • 因此能提供更多的结构信息，所以串联质谱特别适合于复杂组分体系且干扰严重的样品中低含量组分分析测定，具有比GC-MS和LC-MS等一级质谱更高的选择性和灵敏度。
Masses of Amino Acid Residues
Protein backbone
H...-HN-CH-CO-NH-CH-CO-NH-CH-CO-…OH
N-terminus
Ri-1
Ri
Ri+1
C-terminus
AA residuei-1 AA residuei AA residuei+1
General for sequencing
Breaking Protein into Peptides and Peptides into Fragment Ions
蛋白质的序列分析及结构预测
DNA sequence Protein sequence Protein structure Protein function
一、蛋白质数据库介绍二、蛋白质序列分析三、蛋白质结构预测四、应用分子设计

蛋白质序列分析PPT课件

氨基酸是组成蛋白质的基本单pdb数据库蛋白质晶体结构资料数据库pdbproteindatabank是美国brookhaven实验室1971年建立的大分子结构数据库内容包括由全世界生物学家和生物化学家上传的蛋白质或核酸的x光晶体衍射或者nmr核磁共振结构数据其维护由结构生物信息学研究合作组织researchcollaborationstructuralbioinformaticsrcsb负mmdb数据库分子模型数据库mmdbmolecularmodelingdatabase是一个关于三维生物分子结构的数据库是美国生物技术信息中心ncbi所开发的生物信息数据库集成系统的一个部分
27
⑶TMHMM结果如下
TMHMM 2.0预测结果显示：绵羊BMPR-1B蛋白的1-126位氨基酸位于细胞膜表面（outside），在 127-149位氨基酸之间形成一个典型的跨膜螺旋区（TMhelix），150-502位氨基酸位于细胞膜内（inside）。结果与该蛋白的疏水性区域分析结果一致，表明BMPR-1B蛋白可能是一个与细胞信号传导有关的膜受体蛋白，与文献报道BMPR-1B参与TGF-β等信号转导通路一致。
32
图中C score表示剪切位点分值（C值）， S score表示信号肽分值（S值），Y score表示综合剪切分值（Y值）。n-region prob.表示N-region的分值，h-region prob.表示Hregion的分值，c-region prob.表示C-region 的分值。
12
1 理化性质分析蛋白质的理化性质分析是蛋白质序
列分析的基本内容之一。根据组成蛋白质的20多种氨基酸的物理和化学性质，可以对其基本特征（参数）进行分析，一般包括分子量、分子式、理论等电点（pI）、氨基酸组成、消光系数、稳定性等理化特征。

蛋白质序列分析

蛋白质序列分析日期:目录•蛋白质序列分析简介•蛋白质序列获取与预处理•蛋白质序列分析方法•功能与结构预测•蛋白质序列分析的挑战与展望•案例研究：蛋白质序列分析在生物医学中的应用蛋白质序列分析简介•蛋白质序列分析是指通过算法和软件工具对蛋白质序列进行各种层面的分析，以揭示其结构、功能和进化关系等生物信息。

这种分析可以基于一级结构（即氨基酸序列）以及更高层次的结构（如二级、三级和四级结构）进行。

蛋白质序列分析的定义通过序列分析，可以预测蛋白质的功能，进而理解其在生物体内的角色。

揭示蛋白质功能比较不同物种间同源蛋白质的序列变异，可以推断它们的进化关系。

解析进化关系了解蛋白质的结构和功能，有助于设计针对特定蛋白质的小分子药物。

助力药物设计蛋白质序列分析的重要性基础科学研究：在生物学、生物化学、生物物理学等基础科学领域，蛋白质序列分析是理解和揭示生命活动基本规律的重要手段。

生物工程：在生物工程领域，蛋白质序列分析可用于蛋白质工程、代谢工程等方面，指导工业生产和应用。

医学领域：通过蛋白质序列分析，可以研究疾病的发生发展机制，寻找新的药物靶点和治疗手段。

综上所述，蛋白质序列分析在生命科学研究中扮演着至关重要的角色，其应用场景广泛，意义重大。

蛋白质序列分析的应用领域蛋白质序列获取与预处理常见的蛋白质序列数据库包括UniProt、NCBI的Protein Database (nr)等。

这些数据库收录了大量的蛋白质序列及其相关信息。

常用数据库这些数据库通常提供分类、注释、检索等功能，用户可以根据需要获取特定物种、特定功能或特定实验条件下的蛋白质序列。

数据库特点蛋白质序列数据库简介从数据库中获取蛋白质序列用户可以通过关键词、序列ID、物种信息等方式在数据库中进行检索，获取目标蛋白质序列。

数据格式获取的蛋白质序列通常以FASTA、GenBank等格式提供，这些格式包含了序列的基本信息和序列数据。

在获取到的蛋白质序列中，可能会包含一些非氨基酸字符或特殊符号，需要进行相应的去除或替换。

生物信息学中的蛋白质序列分类与预测算法研究

生物信息学中的蛋白质序列分类与预测算法研究蛋白质是生物体中执行关键功能的分子。

了解蛋白质的结构和功能对于理解生物体的生命过程具有重要意义。

然而，实验方法对于蛋白质的结构和功能的研究相对耗时和昂贵。

因此，生物信息学中的蛋白质序列分类与预测算法的研究变得越来越重要。

本文将讨论蛋白质序列分类与预测算法的研究背景、目标、方法和应用。

1.研究背景蛋白质序列分类与预测算法的研究是基于生物信息学和计算机科学的交叉学科。

随着基因组学和蛋白质组学的发展，大量蛋白质序列得以公开，使得研究者能够利用这些数据来揭示蛋白质的结构和功能。

蛋白质序列分类与预测算法的研究旨在发展一些自动化的工具和算法来识别和分类蛋白质序列，并推断其结构和功能。

2.目标蛋白质序列分类与预测算法的研究的主要目标是发展一些准确、快速和高效的方法来预测和分类蛋白质序列。

这些方法可以帮助研究者更好地理解蛋白质的结构和功能，推动蛋白质组学的研究进展。

3.方法在蛋白质序列分类与预测算法的研究中，常用的方法包括序列比对、机器学习、深度学习和模型构建。

首先，序列比对是一种常见的方法，它将待预测的蛋白质序列与已知的蛋白质序列进行比较，以寻找相似性，并预测待预测蛋白质的结构和功能。

其次，机器学习是一种基于统计和算法的方法，它通过训练具有已知结构和功能的蛋白质序列，以构建一个可以识别和分类未知序列的模型。

此外，深度学习方法基于神经网络模型，可以通过处理大量的蛋白质序列数据来提高预测的准确性。

最后，模型构建方法是通过将已有的蛋白质序列进行拆解和组装，推测蛋白质结构和功能的方法。

4.应用蛋白质序列分类与预测算法在生物信息学和生物医学领域有广泛的应用。

首先，蛋白质序列分类与预测算法可以用于预测蛋白质的结构和功能，这对于药物设计和疾病治疗具有重要意义。

其次，蛋白质序列分类与预测算法可以用于鉴定新的蛋白质家族和功能域，有助于加深对生物体的理解。

另外，蛋白质序列分类与预测算法还可以用于通过比较不同物种的蛋白质序列来推断它们之间的进化关系。

蛋白质测序ppt课件.ppt

出了890C, 890M.型.
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛时间里得分多少来决定胜负的，因此，篮球比赛的计时计分系统是一种得分类型的系统
每次测定的样品用量从最初的250nmol到二十世纪九十年代只需几十pmol左右。仪器工作的基本原理主要经过以下几步： (1) 将待测的蛋白质加入到仪器的旋转杯中。 (2) 在一定的条件下进行Edman降解, 经偶联－裂解－获得 ATZ氨基酸。 (3) 旋转杯一边旋转，一边抽真空，除去Edman降解时残留的溶剂后, 降解的蛋白质和从蛋白质N末端断裂下来的 ATZ—氨基酸形成薄膜, 贴在旋转杯内壁上。 (4) 从蛋白质N—末端断裂下来的ATZ—氨基酸经氯丁烷抽提出来。
(1)
高负的，因此，篮球比赛的计时计分系统是一种得分类型的系统
将PTH-氨基酸, 通过高效薄层层析(如聚酰胺薄膜层析)分离, 每一种
PTH—氨基酸在一定的展层剂的条件下，其迁移率是一定的，在薄
膜上的坐标的位置就可以确定。然后与标准的PTH—氨基酸在薄膜
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛时间里得分多少来决定胜负的，因此，篮球比赛的计时计分系统是一种得分类型的系统
1.2蛋白质序列测定的重要意义蛋白质序列测定主要可以提供以下几种参数:
(1) 为DNA 序列分析找出探针， (2) 作为蛋白质和肽类纯度鉴定 (3) 研究蛋白质的结构及功能之间的关系及蛋白质结构的同源性。 (4) 确定蛋白质生物活性部位，酶与底物结合及催化位点 (5) 确定核酸密码中与蛋白质序列的起始位点及结束位点 (5) 可以科学的解释蛋白质晶体结构, 蛋白质分子进化的分支点, 分子遗传疾病发病机理，分子免疫的机理。
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛时间里得分多少来决定胜负的，因此，篮球比赛的计时计分系统是一种得分类型的系统