蛋白质序列分析
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 ）
第06章 蛋白质序列分析
主讲人：张宏 胡银岗
西北农林科技大学农学院遗传组
第一节 蛋白质数据库
1.数据库的分类
蛋白质的功能主要是由它的结构所决定的，蛋白质的结构主要分为四级， 依据这种结构层次，将蛋白质数据库分为：
以蛋白质的序列为主，并赋予相应的注释；如PIR－PSD、SWISS-
蛋白质序列数据库
如果不存在以上情况只能考虑其中是否含有与已知折叠子中核心结构元件以外的其它区域相似的区域利用多重序列比对同时结合多个预测方法是确定二级结构核心序列常用的方法搜寻折叠子折叠识别获得的结果并不一定准确进行折叠识别前最好进行独立比对确定可能组成折叠子的二级结构元件确认预测的残基中的包埋面和外露面的序列是否与已知蛋白质的模板结构相似通过对已知结构的研究在预测的结构中尽可能保留与已知结构中残基性质相似大小极性疏水性等的保守氨基酸以结构已知的蛋白质折叠子为模板寻找给定氨基酸序列可能采取的折叠类型折叠识别蛋白质序列的来源直接测序获得的翻译编码的dna或cdna序列数据库中搜索到的蛋白质序列的格式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protparamcomputepihttp
PROSITE 使用注意事项
Pattern主要可以用来预测某些生物活性位 点，如磷酸化位点、甲基化位点。profile 预测可靠性高，可以用来对新蛋白进行分 类和提供功能提示。 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。
SCOP 分类基于家族、超家族、折叠子、簇四个层面
/scop/index.html
CATH 按照簇、构件、拓扑结构、同源超家族分类
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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例子1：利用ExPASy服务器中的ProtScale程 序分析绵羊BMPR-1B蛋白的疏水性。 具体操作： ⑴输入ExPASy-ProtScale，序列框中输入 Uniprot数据库中绵羊BMPR-1B氨基酸序列， 选择Hphob./Kyte&Doolittle，即计算基于K-D法 的蛋白质疏水性，其他程序默认，点击提交。
2. MMDB数据库
分子模型数据库 (MMDB ，Molecular Modeling Database)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。 MMDB是来源于PDB三维结构的一部分， 经重新组织和验证PDB三维结构信息，从而保 证在化学和大分子三维结构之间的交叉参考。
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。
例子：使用SignalP 3.0 server对绵羊
GDF9蛋白进行信号肽预测。 SignalP是一款由丹麦技术大学生物序 列分析中心开发的强大的信号肽检测工 具，主要采用人工神经网络和HMM模型 两种算法，预测蛋白质N端信号肽的有无 及其剪切位点。
具体操作： ⑴打开SignalP 3.0 server服务器 （http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/），导 入GDF9序列（FASTA格式）。
蛋白质序列分析
蛋白质一级结构 组成蛋白质的氨基酸按照一定的数 目和组成进行排列，我们称为蛋白质的 一级结构，也叫初级结构或基本结构。 蛋白质一级结构是理解蛋白质结构、作 用机制以及与其同源蛋白质生理功能的 必要基础。
蛋白质一级结构分析（基本性质分析） 蛋白质的基本性质分析是蛋白质序 列分析的基本方面，主要包括蛋白质的 理化性质、亲水性/疏水性、跨膜区、信 号肽、Coil区分析及亚细胞定位6个方面 的分析。
6. NCBI数据库
NCBI（National Center for Biotechnology Information）数据库由国 际核苷酸序列数据库成员美国国立卫生 研究院GenBank、日本DNA数据库 （DDBJ）和英国Hinxton Hall的欧洲分子 生物学实验室数据库（EMBL）三部分数 据组成。这三个组织联合组成国际核苷 酸序列数据库协作体，每天交换各自数 据库中的新增序列记录实现数据共享。
例子：使用TMHMM Server v.2.0对绵
羊BMPR-1B蛋白进行跨膜区分析。
TMHMM是一个基于隐马尔科夫模型 （Hidden Markov Model）预测跨膜螺旋的程序， 它综合了跨膜区疏水性、电荷偏移、螺旋长度 和膜蛋白拓扑学限制等性质，可对跨膜区及膜 内外区进行整体预测。其在区分可溶性蛋白和 膜蛋白方面尤为见长，故常用于判定一个蛋白 是否为膜蛋白。 研究背景：使用K-D法测出绵羊BMPR-1B 有一个典型的疏水性区域，所以使用TMHMM 软件分析BMPR-1B蛋白是否为跨膜蛋白。
3. SCOP数据库
蛋白质结构分类数据库 (SCOP， Structural Classification of Proteins)的目标 是提供关于已知结构蛋白质之间的结构 和进化关系的信息，所涉及的蛋白质包 括结构数据库PDB中的所有条目。
4. DSSP数据库
蛋白质二级结构数据库 (DSSP， Database of Secondary Structure of Protein) 是一个二级结构推导数据库。对生物大 分子数据库PDB中的任何一个蛋白质， 根据其三维结构推导出对应的二级结构。
影响蛋白质结构的因素
蛋白质数据库
1. PDB数据库 2. MMDB数据库 3. SCOP数据库 4. DSSP数据库 5. Uniprot数据库 6. NCBI数据库
1. PDB数据库
蛋白质晶体结构资料数据库 （PDB ， Protein Data Bank）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（Research Collaboration for Structural Bioinformatics, RCSB）负责。
4 信号肽预测 组成生物体的蛋白质大多数是在细胞质中 的核糖体上合成的，各种蛋白质合成之后要分 别运送到细胞中的不同部位，以保证细胞生命 活动的正常进行。有的蛋白质要通过内质网膜 进入内质网腔内，最终成为分泌蛋白；有的蛋 白质则需要穿过各种细胞器的膜，进入细胞器 内，构成细胞器蛋白。分泌蛋白的N端有一段 约为15-35个氨基酸的疏水性肽段，其功能是引 导蛋白质多肽链穿过内质网膜进入腔内，称为 信号肽。
2 疏水性分析 组成蛋白质的20种氨基酸各自带有不同极性的 侧链基团。氨基酸侧链的疏水性，用从各氨基酸的疏 水性减去甘氨酸疏水性之值来表示。疏水性氨基酸在 蛋白质内部，由于其疏水的相互作用，在保持蛋白质 三级结构的形成和稳定中起着重要作用。 20种氨基酸的疏水特性的参数，较高正值的氨 基酸具有较强的疏水性，而较低负值的氨基酸则具有 较强的亲水性。由于不同方法采用的标准不同，所得 到的参数也相差较大，但总体趋势是一致的，目前使 用较多的是Kyte&Doolittle法（K-D法）。
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。
例子：利用ExPASy服务器中的Protparam 工具分析绵羊BMPR-1B蛋白的理化性质 （/protparam/），为 BMPR-1B的表达、分离、纯化等提供参 考依据，同时为层析、沉降等试验提供 参考数据。
具体操作如下： ⑴打开ExPAool
⑵打开Uniprot数据库 （/）搜索绵羊 BMPR-1B蛋白序列。
在搜索框中输入Ovis aries BMPR-1B，选 择绵羊BMPR-1B序列，将目的序列以 FASTA格式粘贴入ExPASy服务器的搜索框 中，点击“Computer Parameters”即可提交。
5. Uniprot数据库
Uniprot 是Universal Protein的英文缩 写，是信息最丰富、资源最广的蛋白质 数据库。由整合Swiss-Prot、TrEMBL和 PIR-PSD三大数据库的数据而成。数据来 源主要来自文献中的研究成果和E-value 校验过计算分析结果，有质量保证的数 据才被加入该数据库。
操作步骤： ⑴打开在线工具 （http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/），导入 FASTA文件或者输入BMPR-1B序列，见下图：
⑵参数设置：输出格式有三个选项，分 别是：①Extensive，With Praphics（图形 化显示）；②Extensive，No Praphics （不以图形显示）；③One line per protein（每个蛋白逐行显示）。若进行 大批量的跨膜区预测，可以选择③选项 输出结果，本试验选用①。
⑵参数设置： ①Organism Group：选择真核生物（Eukayotes） ②Method：选择both，同时使用神经网络与 HMM两种算法预测 ③Graphics：选择默认值GIF（inline） ④Out format：选择默认值，以标准方式输出 ⑶结果解读：
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Nregion的分值，h-region prob.表示H-region的分 值，c-region prob.表示C-region的分值。
⑵结果解读：如图所示，BMPR-1B蛋 白在100-200氨基酸之间有一个典型的 疏水性区域。
3 跨膜区分析 跨膜蛋白是一类结构独特的蛋白质，执行着 重要的细胞生物学功能。由于跨膜蛋白不溶于水， 分离纯化困难，不容易形成晶体，很难确定其结构。 蛋白质序列含有跨膜区，提示它可能作为膜受体起 作用，也可能是定位在膜上的锚定蛋白或者离子通 道蛋白。对跨膜蛋白的跨膜螺旋进行预测是生物信 息学的重要应用。 预测跨膜螺旋主要是基于对已知跨膜螺旋的 研究而得到的，目前多种跨膜蛋白预测的算法都是 基于统计学模型或者神经网络，它们的一个共同特 征是通过选取训练集对模型进行训练得到模型参数， 然后根据训练好的模型来对序列进行预测。
⑶运行程序后，结果依次给出了BMPR-1B蛋白 的氨基酸数（number of amino acids）、分子质量 （Molecular weight）、理论等电点（theoretical pI）、 氨基酸组分（amino acid composition）、正/负电荷 残基总数（total number of positively/negatively charged residues）、原子组成（atomic composition）、 分子式（formula）、原子总数（total number of atoms）、消光系数（extinction coefficients）、不稳 定指数（instability index）、脂肪指数（aliphatic index）、总平均亲水性（grand average of hydropathicity，GRAVY）。
蛋白质序列分析
Analysis of protein sequ生物体中重要的 生物大分子，是构成生命活动最基本的物 质之一，具有广泛的生物学功能。在生物 体中，蛋白质不是单独存在的，而是通过 蛋白质-蛋白质的相互作用，形成错综复杂 的蛋白质相互作用网络（PPI）实现生物 体的生物功能、生命现象及生理活动。 氨基酸是组成蛋白质的基本单位。