蛋白质序列分析
生物信息学实验报告3（三）蛋白质序列分析
⽣物信息学实验报告3（三）蛋⽩质序列分析（三）蛋⽩质序列分析实验⽬的：掌握蛋⽩质序列检索的操作⽅法，熟悉蛋⽩质基本性质分析，了解蛋⽩质结构分析和预测。
实验内容：1、检索SOX-21蛋⽩质序列，利⽤ProParam⼯具进⾏蛋⽩质的氨基酸组成、分⼦质量、等电点、氨基酸组成、原⼦总数及疏⽔性（ProtScale⼯具）等理化性质的分析。
2、利⽤PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋⽩质的⼆级结构；利⽤Scan Prosite软件对蛋⽩质进⾏结构域分析。
3、利⽤TMHMM、TMPRED、SOSUI等⼯具对蛋⽩质进⾏跨膜分析；采⽤PredictNLS进⾏核定位信号分析；利⽤PSORT进⾏蛋⽩质的亚细胞定位预测；利⽤CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）⽹站⼯具预测蛋⽩的功能，将序列⽤Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进⾏motif 的结构分析。
4、利⽤Swiss-Model数据库软件预测该蛋⽩的三级结构，结果⽤蛋⽩质三维图象软件Jmol查看。
CPHmodels 也是利⽤神经⽹络进⾏同源模建预测蛋⽩质结构的⽅法和⽹络服务器I-TASSER预测所选蛋⽩质的空间结构。
5、分析蛋⽩质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋⽩,NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋⽩，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。
6、利⽤检索的序列，进⾏同源⽐对，获得并分析⽐对结果。
实验步骤（⼀）1、在NCBI 蛋⽩质数据库中查找SOX-21蛋⽩质序列分别选择⽖蟾（Xenopus laevis）、⼩家⿏[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋⽩质序列，并保存其FASTA格式。
蛋白质序列分析
百泰派克生物科技
蛋白质序列分析
蛋白质序列分析是指对构成蛋白质一级结构的氨基酸残基进行鉴定，以及对氨基酸残基的排列顺序进行分析，常用的蛋白质序列分析方法主要包括质谱法和非质谱法（Edman降解法）两类。
质谱法是目前使用最为广泛的一种蛋白质序列分析方法，基于质谱的蛋白质序列分析结合对应算法和生物信息学技术，可以实现蛋白的N/C末端序列分析、全序列分析和从头测序分析，其可用于已知蛋白的表达验证和未知蛋白的氨基酸序列分析。
基于质谱的蛋白序列分析通过特异性蛋白酶将目标蛋白酶切为肽段，再经过MS/MS
或LC-MS/MS检测得到肽段二级质谱图，解析谱图获得肽段的氨基酸序列，最后根
据肽段间的重合互补性完成各肽段的拼接，由此可实现完整蛋白质的序列分析。
百泰派克使用Thermo公司推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪提供蛋白测序服务，该服务可对蛋白样品的序列分析。
Obitrap Fusion Lumos质谱仪是现在分辨率和
灵敏度最高的质谱仪，保证了低丰度肽段碎裂片段鉴定的灵敏度；同时在肽段碎裂过程中采取HCD与ETD结合的模式，保证肽段碎裂片段的完整性。
可以实现蛋白样品的N端，C端序列分析以及蛋白全长序列分析。
2-蛋白质序列特征分析-生物信息学
TMPRED在线网页
生命科学学院
用TMPRED分析P51684序列所得到生的命可科能学学院 的7个跨膜螺旋区
生命科学学院
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的相关性列表
含有卷曲螺旋结构最知名的蛋白质有原癌蛋白 （oncoprotein）c-fos和jun，以及原肌球蛋白 （tropomyosin）。
生命科学学院
利用COILS分析蛋白质的卷曲螺旋
COILS是由Swiss EMBNet维护的预测卷曲螺旋的在 线工具，该软件是基于Lupas算法，将查询序列在一个由 已知包含卷曲螺旋蛋白结构的数据库中进行搜索，同时也 将查询序列与包含球状蛋白序列的PDB次级库进行比较， 并根据两个库搜索得分决定查询序列形成卷曲螺旋的概率。 COILS也可以下载到本地进行运算。
生命科学学院
序列特征分析
Analysis of Sequence Characterristics
一、蛋白质结构 蛋白质的一级结构
生命科学学院
蛋白质的一级结构决定二级结构 蛋白质的二级结构决定三级结构
蛋白质的二级结构
生命科学学院
H表示螺旋 E表示折叠 B表示β桥 G表示3-螺旋 I表示π螺旋 T表示氢键转角 S代表转向
或者全部由碳原子和氢原子组成，因此这类氨基酸不太可 能与水分子形成氢键； 2. 极性氨基酸（polar amino acid），其测链通常由氧原子或 氮原子组成，它们比较容易与水分子形成氢键，因此也称 为亲水氨基酸； 3. 带电氨基酸（charged amino acids），这类氨基酸在生物 pH环境中带有正电或负电。
生命科学学院
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。
蛋白质序列分析与结构预测
蛋白质序列分析与结构预测概述：蛋白质是生物体内重要的功能分子，其结构与功能密切相关。
蛋白质序列分析和结构预测是在理解蛋白质结构和功能的基础上，对蛋白质进行更深入研究的重要工具。
本文将对蛋白质序列分析和结构预测进行详细介绍。
一、蛋白质序列分析1.1序列比对1.2序列标记蛋白质序列标记是根据其中一种特定的准则来标记氨基酸序列的功能或结构信息。
常用的标记方法有结构标记和功能标记。
结构标记根据氨基酸的二级结构特征来进行，如α-螺旋、β-折叠等；功能标记则是根据氨基酸序列所具有的特定功能进行，如酶活性、配体结合等。
1.3序列定位蛋白质序列定位是指确定蛋白质序列中特定区域的位置和范围。
常用的序列定位方法有Motif分析和Domain分析。
Motif分析可以识别蛋白质序列中的保守序列模式，从而找出具有特定功能的序列片段；Domain 分析可以识别蛋白质中具有自稳定结构和特定功能的结构域。
1.4序列功能预测二、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。
蛋白质的结构决定了其功能和相互作用，因此准确预测蛋白质的结构对于理解蛋白质的功能和机制至关重要。
蛋白质结构预测的主要方法包括基于模板的建模方法和基于物理性质的全原子或粗粒化力场模拟方法。
2.1基于模板的建模方法基于模板的建模方法是利用已知的蛋白质结构作为模板，通过序列比对和结构比对来模拟未知蛋白质的结构。
常用的基于模板的建模方法有比对、模型构建和模型评估等。
2.2基于物理性质的模拟方法基于物理性质的模拟方法是使用物理原理和力场模拟来预测蛋白质的结构。
常用的模拟方法有分子力学模拟、蒙特卡洛模拟和蛋白质力场等。
结论：蛋白质序列分析和结构预测是对蛋白质进行深入研究的重要工具。
通过蛋白质序列分析可以了解蛋白质的进化关系、功能特征和结构信息；而蛋白质结构预测可以揭示蛋白质的三维结构，从而理解其功能和相互作用。
随着技术的不断发展，蛋白质序列分析和结构预测方法也在不断改进和完善，为研究蛋白质的机制和功能提供了更有力的工具。
蛋白质序列分析
蛋白质序列分析蛋白质是构成生命体的基本组成部分之一，是生命体内最重要的物质之一。
蛋白质序列分析是指对蛋白质分子的氨基酸序列进行分析，以获得关于该蛋白质分子结构和功能的信息。
目前，蛋白质序列分析已经成为了生命科学领域里面最重要的研究方法之一，在生命科学领域中有着广泛的应用。
蛋白质序列的确定蛋白质序列的确定是指将蛋白质分子中的每一个氨基酸序列进行测定，以此来确定蛋白质的完整氨基酸序列。
目前，蛋白质序列的测定可以通过两种主要的方法来完成：一种是质谱法，另一种则是氨基酸分析法。
质谱法是通过将蛋白质样品进行向光电离或者激光解离，然后将离子化的蛋白质进行分离，并利用质谱测量仪器来测定蛋白质中的各个氨基酸残基类型和数量。
质谱法的优点是能够快速准确地测定蛋白质序列，缺点是该方法需要高度纯净的蛋白质样品，并且需要高效的仪器设备和技术支持。
氨基酸分析法是将蛋白质样品进行水解或者重氮化处理，然后通过电泳的方式来分离样品中的各个氨基酸残基。
然后，通过对每一个氨基酸的去除和测量，来确定蛋白质中的完整氨基酸序列。
该方法的缺点是需要比较大的蛋白质样品，而且该方法需要比质谱法更长的时间才能得到完整的蛋白质序列信息。
蛋白质序列分析的应用在生命科学领域中，蛋白质序列分析已经成为了最广泛的研究方法之一。
该方法被广泛地应用于各种不同的研究和应用领域，包括生物基因工程、生物医学、药物发现以及农业、食品、环境等领域。
生物基因工程：在生物基因工程领域中，蛋白质序列分析被用来确定基因对蛋白质的编码和翻译的正确性。
当基因缺陷或异常时，蛋白质分子中可能会产生氨基酸序列的变化，这些变化可能会影响到蛋白质分子的结构和功能。
生物医学：在生物医学领域中，蛋白质序列分析被用来确定疾病和疾病治疗方案中所涉及的蛋白质的结构和功能。
这种信息可以用于指导新药物筛选和治疗研究，以及帮助科学家开发更加有效的治疗手段。
药物发现：在药物发现领域中，蛋白质序列分析被用来确定药物分子的靶点和药物-受体作用机制。
BIOINF_蛋白质序列分析
蛋白质序列分析电子科技大学 生命科学与技术学院 生物信息学中心周鹏博士/副教授理化性质: 分子量、等电点、氨基酸组成等结构分析：一级结构、二级结构、三级结构功能预测：motif、domain、信号肽、跨膜区、亚细胞定位、GO等一、蛋白序列的获得1. 基因序列翻译推导得到2. 氨基酸测序（多肽）得到3. 双向电泳、质谱分析得到4. 数据库得到SRS（Sequence Retrieval System )序列检索系统胶质纤维酸性蛋白（glial fibrillary acidic protein, GFAP)二、蛋白质理化性质分析三、蛋白质结构分析（一）、二级结构预测二级结构。
– α螺旋，是蛋白质中最常见最典型含量最丰富的二级结构元件.在α螺旋中，每轮卷曲的螺旋包含3.6氨基酸残基，残基侧链伸向外侧,同一肽链上的每个残基的酰胺氢和位于它后面的第4个残基上的羰基氧彼此之间形成氢键。
这种氢键大致与螺旋轴平行。
在水环境中，肽键上的酰胺氢和羰基氧既能形成内部(α-螺旋内)的氢键，也能与水分子形成氢键。
– 不同的氨基酸对α螺旋形成的影响是不同的。
– β折叠是通过肽链间或肽段间的氢键维系。
可以把它们想象为由折叠的条状纸片侧向并排而成,每条纸片可看成是一条肽链, 称为β折叠股或β股(β－strand),肽主链沿纸条形成锯齿状。
需要注意的是在折叠片上的侧链都垂直于折叠片的平面,并交替的从平面上下二侧伸出。
－无规则卷曲（randon coil)无规则卷曲或称卷曲(coil)，泛指那些不能被归入明确的二级结构如折叠片或螺旋的多肽区段。
实际上这些区段大多数既不是卷曲，也不是完全无规的，虽然也存在少数柔性的无序片段。
它们也像其他二级结构那样是明确而稳定的结构。
它们受侧链相互作用的影响很大，经常构成酶活性部位和其他蛋白质特异的功能部位如许多钙结合蛋白中结合钙离子的EF 手结构（E-F hand structure)的中央环二级结构预测面临的困难二级结构在不同的溶剂环境中构象可能会不同同一肽段在不同的蛋白质中的结构也不一样预测序列模体和结构域都是通过对相关蛋白质的多序列比对分析而获得的– 线性模体(Linear motif)，较短的特定序列模式。
蛋白质序列分析及其应用
蛋白质序列分析及其应用蛋白质序列分析是生物信息学领域的一个重要研究方向，它通过计算和比较蛋白质的氨基酸序列，揭示蛋白质的结构、功能和进化的信息。
蛋白质序列分析的应用广泛，包括预测蛋白质结构、功能注释、蛋白质家族分类、药物设计等。
本文将简要介绍蛋白质序列分析的方法和应用。
一、蛋白质序列分析的方法1.氨基酸组成分析：通过计算蛋白质序列中各种氨基酸的相对数量，可以了解蛋白质的氨基酸组成，比较不同蛋白质之间的差异和相似性。
2.序列比对分析：序列比对是蛋白质序列分析的基础工具，可以找到序列之间的相似区域，并推测彼此之间的进化关系。
常用的序列比对方法有全局比对、局部比对和多序列比对等。
3.蛋白质结构预测：蛋白质结构预测是蛋白质序列分析的核心任务之一、常见的方法包括二级结构预测、三级结构预测和蛋白质折叠模拟等。
4.功能注释：根据蛋白质序列的特征和结构，可以预测蛋白质的功能。
常用的方法包括保守区域分析、功能域识别和模式等。
5.蛋白质家族分类：通过比较蛋白质序列的相似性，可以将蛋白质分为不同的家族或超家族，用于进一步研究蛋白质的结构和功能。
二、蛋白质序列分析的应用1.药物设计：蛋白质序列分析可以为药物设计提供重要的信息。
通过分析蛋白质序列的结构和功能，可以预测药物与目标蛋白质之间的相互作用，优化药物的设计。
2.疾病预测与诊断：蛋白质序列分析可以帮助预测蛋白质的功能异常和突变，从而预测患者的疾病风险和诊断结果。
3.进化研究：通过比较不同物种的蛋白质序列，可以推测它们之间的进化关系。
这有助于了解物种的进化历史和基因家族的起源。
4.蛋白质工程：通过分析蛋白质序列和结构，可以对蛋白质进行工程改造，使其具有更好的特性和功能，用于生物工艺和生物医药等领域。
5.新蛋白质发现：通过对未知蛋白质序列的分析，可以发现新的蛋白质，并探索其结构和功能，为新药物和生物材料的开发提供新思路。
三、现阶段的挑战和发展方向尽管蛋白质序列分析已经取得了很大的进展，但仍面临一些挑战。
生物信息学中的蛋白质序列分析
生物信息学中的蛋白质序列分析随着生物技术的不断发展，人们对于生物体内各种蛋白质的研究愈发深入。
而蛋白质序列分析则是生物信息学中重要的一环，可以用于蛋白质结构预测、功能分析、进化研究等方面。
在这篇文章中，我们将探讨蛋白质序列分析在生物信息学中的应用以及涉及到的技术和算法。
一、蛋白质序列的组成蛋白质由氨基酸组成，而蛋白质序列指的是氨基酸连接的线性序列。
氨基酸是构成蛋白质的基本单元，不同的氨基酸组合构成不同的蛋白质。
目前已知的氨基酸有20种，它们由不同的侧链和碳氮骨架组成，这种多样性导致了蛋白质具有丰富多样的结构和功能。
二、蛋白质序列分析的应用1、预测蛋白质结构蛋白质结构与其功能息息相关，因此对于蛋白质结构的预测一直是研究的热点问题。
蛋白质序列是进行蛋白质结构预测的重要依据之一。
一般来说，蛋白质结构预测可分为二级结构和三级结构预测。
二级结构指的是蛋白质中α-螺旋、β-折叠和无规则卷曲等局部的结构。
目前，常用的二级结构预测方法有Chou-Fasman算法、GOR算法等。
而三级结构预测指的是蛋白质整体的三维结构，其预测难度更大，目前还没有完全解决。
但是，针对蛋白质结构的许多研究都是基于蛋白质序列的分析和预测。
2、鉴定蛋白质功能蛋白质的功能与其序列和结构有关，因此通过分析蛋白质序列也可以预测蛋白质的功能。
一般来说，蛋白质的功能可以分为三类：催化、结构和调节。
催化作用指的是酶类蛋白质对化学反应的促进作用。
结构作用指的是蛋白质形成结构，对于细胞和组织的形态和机能具有重要作用。
调节作用指的是蛋白质对细胞、胚胎、发育和免疫系统等的调节作用。
对于蛋白质功能的鉴定，目前的方法主要有以下几种：1）基于序列的比对方法；2）结构基因学方法；3）基于基因组的方法。
三、蛋白质序列分析的技术和算法1、BLAST算法BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）算法是常用的序列比对算法之一，它通过比对两条序列后，计算两个序列之间的相似性得分。
实验九 蛋白质序列分析
实验九、蛋白质序列分析（3学时）目的：了解针对于蛋白质序列的分析内容与方法。
熟悉蛋白质的网上分析服务器。
内容：预测蛋白质序列的物化特性；预测蛋白酶消化模式；预测跨膜结构以及卷曲螺旋（coiled coil）结构；预测蛋白质的翻译后修饰；发现蛋白质中的功能结构域；蛋白质结构域分析常用网站。
When you’re studying a protein, you turn yourself into an investigator.也就是说，你希望在实验设计之前了解与此有关的任何信息。
比如，蛋白质序列的分子量、等电点等基本物化特性，活化的蛋白质会起什么作用？它是否会在翻译后进行修饰？是否是个跨膜蛋白？是否有已知的3D结构？如果它是个酶，那么它的底物是什么？当然相似性搜索也能够帮助你猜测蛋白质所包含的功能。
如果你发现某处的一个蛋白质序列数据库（每个序列都经过了非常详细的研究与注释）中有与你的蛋白质序列非常相似的序列，你就可以说这条记录中的蛋白质特性有极大的可能也会出现在你的序列中。
如果你希望利用计算机做一些生物化学研究，这里有两个非常好的网上站点：The ExPASy (Expert Protein Analysis System) server at www.expasy.ch (you can access to , which is the mirror server of ExPASy in China), with a specific page dedicated to protein analysis methods.The Swiss EMBnet at .一、预测蛋白质的主要物化特性。
ProtParam是ExPASy服务器上的一个程序，可方便地评估蛋白质序列中的每一种简单的物化特性。
1、进入ExPASy服务器www.expasy.ch ,在主页右侧“T ools and software packages”栏下有一个Proteomics and sequence analysis tools，其下有多个选项，选定Primary structureanalysis 的链接（或直接利用/tools/#primary进入），选择第一项ProtParam。
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。
蛋白质序列分析
/protscale/
利用BioEdit软件分析 软件分析 利用
5. Coil区分析 区分析 蛋白质中由2-7条 螺旋链相互缠绕形成类似麻花状结 蛋白质中由 条α螺旋链相互缠绕形成类似麻花状结 构的总称； 构的总称； 主要存在形式是2-5条相互缠绕形成的平行或反平行 主要存在形式是 条相互缠绕形成的平行或反平行 同寡聚体或异寡聚体； 同寡聚体或异寡聚体； 是控制蛋白质寡聚化的元件，转录因子、骨架蛋白、 是控制蛋白质寡聚化的元件，转录因子、骨架蛋白、 动力蛋白、膜蛋白、酶等； 动力蛋白、膜蛋白、酶等； 七肽重复区。 七肽重复区。 例，使用COILS服务器分析 使用 服务器分析 /software/COILS_form.html
第五章 蛋白质序列分析
蛋白质序列的基本性质分析
理化性质分析，疏水性分析，跨膜区分析，信号肽预测， 理化性质分析，疏水性分析，跨膜区分析，信号肽预测， Coil区分析，亚细胞定位 区分析， 区分析
结构域分析及motif搜索 搜索 结构域分析及 空间结构预测
二级结构及三级结构预测， 二级结构及三级结构预测，结构预测方法评价
模建评 价
比对、模建、 比对、模建、 模板选择
四级结构 模建日志 配合物模 建日志
通过CPHmodels同源模建 同源模建 通过 http://www.cbs.dtu.dk/services/CPHmodels/
（2）折叠识别 ） 原理：将序列“ 原理：将序列“穿”入已知的各种蛋白质折叠子骨架 内，通过目的蛋白序列与已知折叠子的逐一比对，计 通过目的蛋白序列与已知折叠子的逐一比对， 算出未知结构序列折叠成各种已知折叠子的可能性； 算出未知结构序列折叠成各种已知折叠子的可能性； 折叠子一般包括一个或多个蛋白质超家族； 折叠子一般包括一个或多个蛋白质超家族； 每个折叠子的结构内核有确定的结构特征； 每个折叠子的结构内核有确定的结构特征； 基于序列同源性很低的蛋白质都可能存在结构相同的 折叠子进行预测。 折叠子进行预测。 例，通过PHYRE系统进行折叠识别预测 通过 系统进行折叠识别预测 /~phyre/index.cgi （3）从头预测 ）
6-蛋白质序列分析
FASTA格式 SWISS-PROT格式 PDB格式
2. 理化特性分析－－基于一级结构的预测
理化特性分析
相对分子量、氨基酸组成、等电点、酶切特性、疏水 性等、亲水性，及消光系数等
常用工具
蛋白的功能位点是与其三维结构紧密相关 的，局部区域符合某种pattern不能保证一 定会具有对应的性质，要根据实际情况， 谨慎对待pattern 预测结果。
PROSITE 工具
ScanProsite
搜索蛋白序列是否含PROSITE数据库中存有的模式或是功能位点；搜 索Swiss-Prot中符合某种模式的蛋白以及蛋白三维结构数据库PDB中 含有该模式的蛋白，可察看其三维结构。
2. 蛋白质序列数据库
/
/swissprot/
3. 蛋白质模体及结构域数据库
PROSITE蛋白质家族和结构域数据库 （/prosite/ ）
PROSITE数据库收集了有显著生物学意义的蛋白质位点序 列、蛋白质特征序列谱库以及序列模型，
注意问题
不要把所有搜索结果用在比对中 对搜索结果进行手工校正，将显著性不高的序列，非
蛋白质家族的序列剔除掉。
6. 同源建模
如果蛋白质序列有显著的同源序列（相似 性>50％,尤其是与已知结构的蛋白质之间 有显著同源性时，即可进行同源建模
以已知结构的蛋白质为模板进行精确的结构模 型构建
数字表示氨基酸个数。 [AC]-x-V-x(4)-{ED}This pattern is translated as: [Ala or Cys]-any-Val-any-any-any-any-{any but Glu or Asp}
蛋白质的序列分析及结构预测
蛋白质的序列分析及结构预测蛋白质序列分析和结构预测是生物信息学中的一个重要研究领域。
蛋白质是生物体内具有功能的大分子，其结构决定了其功能。
了解蛋白质序列和结构可以帮助我们研究蛋白质的功能和生物过程。
蛋白质序列分析的第一步是进行蛋白质的序列比对。
蛋白质序列比对可以帮助我们找到相似的序列，从而进行进一步的研究。
常用的序列比对方法包括序列比对算法和数据库算法。
序列比对可以通过计算序列之间的相似性来研究蛋白质的进化关系和功能。
在序列比对的基础上，可以进行蛋白质的结构预测。
蛋白质结构预测是确定蛋白质在空间中的三维结构。
蛋白质的结构决定了其功能，所以了解蛋白质的结构对于研究蛋白质的功能和相互作用很重要。
蛋白质结构预测包括以下几种方法。
第一种方法是模板比对。
模板比对是基于已知蛋白质结构库的比对方法。
通过比对蛋白质序列和已知结构的序列，可以预测出蛋白质的结构。
这种方法利用已知结构和序列的对应关系，可以预测出蛋白质的结构。
第二种方法是基于物理性质的结构预测。
这种方法基于蛋白质的物理性质，通过计算蛋白质分子的力学能量和动力学来预测蛋白质的结构。
这种方法较为复杂，需要大量的计算资源。
第三种方法是基于机器学习的结构预测。
机器学习是一种利用算法和统计学方法来训练和预测的方法。
这种方法可以利用蛋白质的序列和结构的关系来预测蛋白质的结构。
利用机器学习方法，可以通过大量的样本和特征来训练模型，从而预测蛋白质的结构。
蛋白质序列分析和结构预测是生物信息学中的重要研究领域。
通过对蛋白质序列和结构的研究，可以揭示蛋白质的功能和生物过程。
这对于研究蛋白质的功能和疾病的机制有重要的意义，并为药物设计和治疗提供了理论基础。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽段氨基酸序列的测定
目前，一般蛋白质分析最多能够分析至N端第50个氨基 酸左右，而对蛋白质全序列分析，首先需要将蛋白质裂 解为一系列肽段，对各个肽段进行分析后再拼接。 蛋白质样品中含有较多对Edman反应敏感的残基或肽 键时，由于肽键容易发生断裂，得到的裂解率将更低。
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2019/4/2 尺寸排阻
第二节 氨基酸直接测序
氨基酸组成分析
酸催化水解中，寻找理想水解条件比较困难，因为要 裂解所有肽键，必须对氨基酸残基的降解平衡进行综 合考虑； 碱催化水解一般用于特殊情况下，多肽在100℃条件 下与4MNaOH反应4～8小时，Arg、Cys、Ser、Thr被 分解，其它的氨基酸则被脱胺基和外消旋； 内肽酶和外肽酶具有高度专一性，可用作某些肽键水 解的催化酶，Asn、Gln、Trp 等含量的测定常常采用 酶法。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
氨基酸组成分析
二硫键裂解后，需要对每个多肽链中氨基酸的组成进行 测定;
将分离纯化后的多肽链样品分为两部分，一部分样品经 过完全水解，测定其氨基酸组成，并计算出氨基酸各种 残基的含量；另一部分样品则进行N-端或C-端测序。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽链的裂解
多肽片段太长，不能直接进行序列测定，必须通过特 定反应将裂解为更小的肽段； 通过两种或几种不同断裂方法（断裂点不同）将每条 多肽链样品降解成为两套或几套重叠肽段或肽碎片， 每套肽段分别进行分离、纯化， 再对纯化后的每一肽 段进行氨基酸组成和末端 残基分析。
确定不同的多肽链数目
根据蛋白质N-端或C-端残基摩尔数和蛋白质相对分子 质量可确定蛋白质分子中多肽链数目； 单体蛋白质分子只含一条多肽链，蛋白质摩尔数与末端 残基摩尔数相等； 由多条多肽链组成的蛋白质分子，末端残基摩尔数是蛋 白质摩尔数的倍数。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
第二节 氨基酸直接测序
二硫键的裂解
裂解反应最好在变性条件下进行； 加入盐酸胍或SDS等变性剂，使紧密结合的蛋白质结构 展开而暴露出所有的二硫键，然后加入氧化剂或还原剂 使二硫键裂解。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
二硫键的裂解
方法的明显缺点是过甲酸会导致Met残基氧化为甲硫氨 酸亚砜和砜，也可使Trp残基的吲哚侧链部分降解。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽段氨基酸序列的测定
2．影响Edman降解反应裂解率的因素 测序完成后，根据每个循环的产率得到起始产率 （initial yield），起始产率可估计蛋白质真实含量， 与氨基酸组成分析得到的含量相比，还可以推测N端 是否封闭； 根据每个循环的产率得到的重复产率（repetitive yield）可判断仪器是否正常运行。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽段氨基酸序列的测定
在Merrifield树脂 固相基质上进行 的Edman降解反 应情况如图
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内肽酶
糜蛋白酶 内肽酶GluC
亮氨酸氨肽酶 R1≠Pro
氨肽酶
外肽酶 羧肽酶 A 羧肽酶 B 羧肽酶 C
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所有N-端残基
Rn≠Arg,Lys,Pro 1≠Pro Rn=Arg,Lys 所有C-端残基
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2019/4/2
RnRn-1≠Pro
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第二节 氨基酸直接测序
肽链的裂解-酶解法
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽段氨基酸序列的测定
肽和蛋白质序列测定（Protein Sequencing）直接测序 策略步骤： 1.采用化学法或酶法从蛋白质多肽链N端或C端将氨基 酸残基依次从蛋白质或多肽末端切割下来； 2.对每次切割下来的氨基酸残基进行正确鉴定，通常 采用在氨基酸残基上衍生一个生色基团，利用高效 液相色谱法进行分离鉴定氨基酸残基。
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2019/4/2 精、赖
第二节 氨基酸直接测序
肽链的裂解-化学降解法
总之，为满足测序要求， 常采用不同方法来进行 多肽链的裂解，以得到 足够小的多肽片段。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
二硫键（Disulfide bond）的裂解
二硫键在两个Cys残基间形成，可出现在一条多肽链不同 氨基酸残基间，也可出现在不同多肽链氨基酸残基间; 测序之前，必须裂解存在于多肽链或不同多肽链间的二硫 键以便于分离和展开亚基; 分解蛋白质原有结构也使测序中采用的蛋白质分解试剂能 够更好地发挥作用。
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2019/4/2 半胱
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2019/4/2 蛋、色
第二节 氨基酸直接测序
二硫键的裂解
二硫键也可以用大大过量的二硫苏糖醇（DTT）或巯基 乙醇还原为巯基。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
二硫键的裂解
为防止二硫键重新形成，产生的巯基（-SH）须用烷基 化试剂（如碘乙酸）处理，处理后产生的烷基化衍生物 在后续测序步骤中的肽裂解条件下十分稳定。
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2019/4/2
第一节 肽和蛋白质测序策略
①根据基因测序结果，从cDNA演绎肽和蛋白质序列；
简单、快捷，甚至可得到未分离出的蛋白质或 多肽 序列信息，但得到的一级结构不含蛋白质 翻译后修 ②直接测序策略； 饰及二硫键位置等信息； ③质谱测序与生物信息学搜索相结合的策略。
下一个残基不是Pro时，胰蛋白酶可裂解肽链羧基端（C 端）带正电荷残基（Arg和Lys）；
将胰蛋白酶消化所获得特征片段图谱与数据库进行比较， 即可进行蛋白质的鉴定。
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2019/4/2 脯、精、赖
第二节 氨基酸直接测序
肽链的裂解-酶解法
除去裂解位点后，即除去Lys或Arg支链上正电荷，这个 位点上的肽将不再被胰蛋白酶切断；
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2019/4/2 赖、精
第二节 氨基酸直接测序
肽链的裂解-酶解法
如果在其他氨基酸支链上引入正电荷，会产生一个可 被胰蛋白酶识别的新裂解位点；
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽链的裂解-酶解法
内肽酶专一性比胰蛋白酶略差，所产生肽片段小，与其 它肽片段重叠程度不够，肽片段在蛋白质序列中重新排 列时的位置可能发生错误； 对Arg和Lys含量较高的蛋白质，则可采用限制胰蛋白酶 水解方式，亦即通过改变反应条件，缩短反应时间，使 酶与肽链接触机会减小，从而获得符合测序要求的肽片 段。
肽链的裂解
当蛋白质分子由二条或二条以上多肽链构成时，必须 裂解这些多肽链。
如果多肽链之间通过共价二硫键交联，可采用氧化剂 如果多肽链是通过非共价相互作用缔合的寡聚蛋白， 或还原剂断裂二硫键。 用8 mol/L尿素、6 mo1/L盐酸胍或高浓度盐等变性剂 处理，裂解寡聚蛋白质中的亚基； 再根据裂解后的单个多肽链不同大小或不同电荷进行 分离、纯化。
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பைடு நூலகம்
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽链的裂解
采用化学或酶反应裂解肽链中某些特殊位置上的肽键， 产生若干能进行测序的小片段； 一般将蛋白质样品分为两等份，采用不同试剂裂解产 生两套不同片段，分别完成两套片段测序后，根据重 叠情况即可重新排序。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽段氨基酸序列的测定
Edman降解测序包括耦联、裂解、萃取和转换等过程。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽段氨基酸序列的测定
Edman降解的最大优点是水解除去末端标记的氨基酸 残基时，不会破坏余下的多肽链。 蛋白质中含有一个或多个半胱氨酸残基时，有时一对 半胱氨酸残基会通过二硫键发生交联，在此情况下首 先对二硫键进行裂解处理，再进行Edman降解测序。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽段氨基酸序列的测定
三氟乙酸可构成强酸条件并裂解PTC-肽，但也可与Ser 和Thr上的羟基发生反应，使Ser和Thr的N端α-氨基发生 部分封闭，因此当反应循环至Ser和Thr时，裂解产率会 突然降低。
丝氨酸和苏氨酸的PTH衍生物会部分转化为其他产物， 也会导致产率降低。 耦联试剂PITC所发生副反应也会影响正确辨认。
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2019/4/2
第二节 氨基酸直接测序
肽链的裂解-酶解法
用于蛋白质部分裂解的蛋白酶