蛋白质序列PIR和PDB使用方法
rcsb pdb数据库使用方法与步骤
rcsb pdb数据库使用方法与步骤如何使用RCSB PDB数据库# 第一步：访问RCSB PDB网站首先，打开您的网络浏览器，并在地址栏中输入“PDB（Protein Data Bank）的官方网站。
# 第二步：浏览数据库一旦进入RCSB PDB官方网站，您将看到一个简洁且易于使用的界面。
该界面列出了各种与蛋白质结构相关的信息，其中包括蛋白质的序列、结构、功能以及相应的文献引用。
# 第三步：搜索蛋白质结构在RCSB PDB的主页上，您可以在顶部的搜索框中输入蛋白质的名称、PDB ID（四个字母的标识符）或其他相关信息。
按下回车键后，系统将为您提供满足您搜索条件的结果列表。
# 第四步：筛选搜索结果当您获得一系列搜索结果时，您可以使用不同的筛选器来缩小结果范围。
例如，您可以根据蛋白质的来源（如人类、大肠杆菌等）或发布日期进行筛选。
# 第五步：了解蛋白质结构选择一个感兴趣的蛋白质结构后，您将进入该蛋白质结构的详细页面。
这个页面将提供关于蛋白质的详细信息，包括它的PDB ID、生物学功能、相关文献以及其结构的三维可视化图像。
# 第六步：浏览蛋白质结构的细节在蛋白质的详细页面中，您可以浏览蛋白质结构的更多细节。
您可以选择查看蛋白质的原子坐标、氨基酸序列、二级结构信息以及其他与结构相关的数据。
# 第七步：下载蛋白质结构如果您对蛋白质结构感兴趣并希望将其保存到您的本地计算机上进行后续研究，您可以在详细页面上找到一个“Download Files”或类似的选项。
点击该选项后，您将有机会选择以PDB格式、FASTA格式或其他常见格式下载蛋白质结构数据。
# 第八步：使用高级搜索功能RCSB PDB还提供了强大的高级搜索功能，以帮助您更精确地查找特定的蛋白质结构。
您可以使用高级搜索功能来制定更复杂的搜索查询，例如根据蛋白质的拓扑结构、配体或与其相互作用的其他分子进行搜索。
# 第九步：利用工具和资源在RCSB PDB网站上，您还可以利用各种工具和资源来进一步研究蛋白质结构。
蛋白质数据库使用说明
引言：蛋白质数据是生物信息学领域中非常重要的资源之一，它提供了大量关于蛋白质序列、结构、功能以及相互作用等方面的信息。
本文旨在介绍如何使用蛋白质数据库，帮助用户更好地利用这一资源进行研究。
概述：蛋白质数据库是一个集成了许多蛋白质信息的在线资源，用户可以通过搜索、浏览、等方式获取所需的信息。
其中，常用的蛋白质数据库包括NCBI、UniProt、PDB等。
这些数据库提供了丰富的蛋白质数据，并且不断更新以满足用户需求。
正文内容：1.数据库搜索功能1.1.关键词搜索1.1.1.输入蛋白质名称1.1.2.输入序列片段1.1.3.输入关键词1.2.高级搜索选项1.2.1.提供更精确的搜索结果1.2.2.支持过滤和排序功能1.2.3.可以根据相关字段进行搜索2.数据库浏览功能2.1.蛋白质分类2.1.1.按物种分类2.1.2.按功能分类2.1.3.按家族分类2.2.数据表格浏览2.2.1.查看蛋白质基本信息2.2.2.查看蛋白质序列2.2.3.查看蛋白质结构2.3.数据图谱浏览2.3.1.查看蛋白质相互作用网络2.3.2.查看蛋白质结构域分布2.3.3.查看蛋白质功能注释3.数据库功能3.1.蛋白质序列数据3.1.1.全部序列3.1.2.特定物种的序列3.2.蛋白质结构数据3.2.1.已解析的蛋白质结构3.2.2.蛋白质结构预测结果3.3.蛋白质相互作用数据3.3.1.已验证的相互作用数据3.3.2.预测的相互作用数据4.数据库工具与资源4.1.序列比对工具4.1.1.BLAST4.1.2.PSIBLAST4.2.结构预测工具4.2.1.SWISSMODEL4.2.2.Phyre24.3.功能注释资源4.3.1.GeneOntology4.3.2.InterPro4.4.数据库交互接口4.4.1.提供API接口4.4.2.支持数据提交与5.数据库更新与维护5.1.数据更新频率5.2.数据质量保证5.3.用户反馈与支持5.4.数据库版本与历史记录总结：蛋白质数据库为研究人员提供了丰富的蛋白质信息资源，通过搜索、浏览、等功能，用户可以轻松地获取需要的数据。
蛋白质序列PIR和PDB使用方法
随着核酸数据库不断发展以及数据库的建立，蛋白质序列、结构、功能不断引起人们的重视，生命科学的研究中蛋白质的研究显得尤为重要，一系列的蛋白质序列数据随之产生，数据库也在研究蛋白质的过程中有着不可或缺的地位。
本文主要通过实验说明蛋白质序列数据库PIR及蛋白质结构数据库PDB的使用方法，返回结果的含义，以及如何下载数据和批量下载数据。
由于蛋白质序列测定技术先于DNA序列测定技术问世，蛋白质序列的搜集也早于DNA序列。
蛋白质序列数据库的雏形可以追溯到60年代。
60年代中期到80年代初，美国国家生物医学研究基金会(National Biomedical Research Foundation，简称NBRF)Dayhoff领导的研究组将搜集到的蛋白质序列和结构信息以“蛋白质序列和结构地图集”(Atlas of Protein Sequence and Structure)的形式发表，主要用来研究蛋白质的进化关系。
时至今日，国际上已建立了许多关于生物分子的数据库，主要包括基因组图谱数据库、核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、蛋白质结构数据库、生物大分子结构数据库等。
这些数据库均为公共数据库，由特定的组织维护、以及发布相关序列信息，供生物研究学者使用，称为生物研究中的必要工具之一，随着科学技术的发展，这些数据库不断壮大，也为研究人员提供了大量有用的数据。
本文主要通过课程实验，展示蛋白质序列数据库PIR及蛋白质结构数据库PDB的相关使用方法。
本论蛋白质序列数据库PIR介绍1984年，“蛋白质信息资源”(Protein Information Resource，简称PIR)计划正式启动，蛋白质序列数据库PIR也因此而诞生。
与核酸序列数据库的国际合作相呼应，1988年，美国的NBRF、日本的国际蛋白质信息数据库(Japanese International Protein Information Database，简称JIPID)和德国的慕尼黑蛋白质序列信息中心(Munich Information Center for Protein Sequences，简称MIPS)合作成立了国际蛋白质信息中心(PIR-International)，共同收集和维护蛋白质序列数据库PIR。
pymol显示蛋白与蛋白之间的相互作用的命令
pymol显示蛋白与蛋白之间的相互作用的命令Pymol是一款常用的分子可视化软件，可以用于展示和分析蛋白质的三维结构以及蛋白质之间的相互作用。
本文将介绍一些常用的Pymol 命令，帮助读者快速了解如何使用Pymol显示蛋白与蛋白之间的相互作用。
首先，我们需要了解如何导入蛋白质的结构文件到Pymol中。
Pymol支持多种结构文件格式，如PDB、PQR等。
可以通过以下命令将蛋白质的结构文件导入到Pymol中：```pythonload protein.pdb其中，"protein.pdb"为蛋白质的结构文件名。
导入后，我们可以在Pymol窗口中看到蛋白质的三维结构。
接下来，我们可以使用Pymol的选择命令来选择特定的蛋白质链或氨基酸残基。
例如，如果我们希望选择蛋白质中的链A，可以使用以下命令：```pythonselect chain_A, chain A如果我们希望选择特定的氨基酸残基，可以使用以下命令：```pythonselect res_100, resi 100其中，"100"为氨基酸残基的编号。
选择完特定的链或残基后，我们可以通过显示命令来显示选中的部分：```pythonshow sticks, chain_A上述命令将链A显示为球棍模型。
接下来，我们可以使用颜色命令来给不同的蛋白质部分着色，以突出蛋白质之间的相互作用。
例如，我们可以将链A着为红色，链B着为绿色：```pythoncolor red, chain_Acolor green, chain_B此时，链A将显示为红色，链B将显示为绿色。
除了着色，我们还可以使用距离命令来计算和显示蛋白质之间的距离。
例如，我们可以计算并显示链A中第100号残基与链B中第200号残基之间的距离：```pythondistance dist, res_100, chain_B and resi 200show distance, dist上述命令将显示链A中第100号残基与链B中第200号残基之间的距离。
蛋白质评价指标pdc
蛋白质评价指标pdc
蛋白质评价指标PDC（Protein Data Compression）是一种用于评估蛋白质结构相似性的方法。
PDC指标主要包括两个部分：均方根误差（RMSD）和模板建模分数（TM Score）。
1.均方根误差（RMSD）：RMSD是用于衡量两个蛋白质结构之间原子坐标差异的指标。
计算方法是将两个蛋白质结构中对应原子的坐标进行对齐，然后计算原子间距离差的平方和，最后取平均值并开平方。
RMSD值越小，表示两个蛋白质结构越相似。
2.模板建模分数（TM Score）：TM Score是一种基于比对得分的方法，用于评估预测蛋白质结构与模板蛋白质结构之间的相似性。
计算方法是将预测结构与模板结构进行坐标对齐，然后计算对齐残基的空间距离。
TM Score值越大，表示预测蛋白质结构与模板蛋白质结构越相似。
另外，蛋白质评价指标还包括其他方法，如Levitt-Gerstein score、MaxSub、GDT（Global Distance Test）等。
这些方法都可以用于评估蛋白质结构的相似性，并为蛋白质结构预测和分析提供参考。
实验四蛋白质序列、结构的获取和显示
评论区
序列注释信息
• • • • CC CC CC CC ----------------------------------------------------------------------Copyrighted by the UniProt Consortium, see /terms Distributed under the Creative Commons Attribution-NoDerivs License ---------------------------------------------------------------------
3
2. 数据来源
European Bioinformatics Institute (EMBLEBI)
SIB Swiss Institute of Bioinformatics
Protein Information Resource (PIR)
Swiss-Prot and TrEMBL
Protein Sequence Database (PIR-PSD)
水解酶strigolactone hydrolase D14的蛋白质序列，这
两个蛋白包含多少个氨基酸？写出它们所对应的
mRNA 检索号 （类似于这样的格式 N*_***** ）、
GeneID号。
21
二 蛋白质结构数据库
• PDB Protein DataBank，美国Brookhaven 国家实验室管理生物大分子三维空间结 构 原 子 坐 标 数 据 库 /pdb/ • NCBI STRUCTURE： MMDB (Molecular Modelling DataBase)，包含了从PDB获取 的实验确定的生物高聚物结构分子模型 数据库 。
prosite使用方法 -回复
prosite使用方法-回复Prosite是一个用于进行蛋白质序列分析的工具，这篇文章将介绍Prosite 的使用方法。
在本文中，我们将详细讨论从访问Prosite网站到分析序列并解释结果的每个步骤。
首先，我们需要打开Prosite的官方网站。
在浏览器中输入“一旦我们访问了Prosite网站，接下来的步骤是在主页上找到“Submit a sequence”（提交序列）部分。
这里，我们可以通过两种方式来分析蛋白质序列。
第一种方式是直接在文本框中输入蛋白质序列。
这种方法适用于已经知道蛋白质序列的情况。
在文本框中输入或粘贴蛋白质序列，并在下方的选项中选择“Single sequence”（单个序列）。
第二种方式是使用蛋白质数据库中的条目号。
这种方法适用于我们已经在数据库中找到了特定蛋白质的信息。
在文本框中输入蛋白质条目号，并在下方的选项中选择“Entry number”（条目号）。
一旦选择了适当的选项，并输入了相关的序列或条目号，我们就可以点击“Submit”按钮来提交我们的请求。
Prosite将在提交序列后进行分析，并为我们提供一些非常有用的信息。
这些信息包括序列中可能存在的域、重复序列和功能区域等。
在结果页面上，我们可以看到序列分析的不同部分，以及他们所提供的信息。
首先，我们可以看到蛋白质序列的全长以及相应的长度。
然后，我们可以看到Prosite的分析结果，这些结果显示了可能存在的域和功能区域。
在结果页面的底部，还提供了其他有用的信息，例如氨基酸组成、理论等电荷、亲水性或急性聚性等。
这些帮助我们更深入地了解蛋白质的性质和功能。
除了分析单个序列之外，Prosite还允许我们在批量模式下进行蛋白质序列分析。
在主页上的相同位置，我们只需选择“Multiple sequence”（多个序列）选项，然后在文本框中输入多个蛋白质序列即可。
在使用Prosite时，还有一些其他的功能可供我们使用。
例如，我们可以自定义搜索规则，针对特定的域或序列功能进行分析。
蛋白质数据库及其结构预测攻略
蛋白质数据库及其结构预测攻略一、蛋白质结构层次一般情况下，蛋白质的结构分为4 个层次：▪初级结构——氨基酸序列；▪二级结构——а螺旋(alpha-helix)，β折叠(β-sheets)，β转角，无规则卷曲（random coil）▪三级结构——三维结构，由模体（motif）和结构域（domain）组成；▪四级结构——亚基之间的互作。
二、蛋白质数据库：1. 蛋白质一级数据库1.1序列数据库：UniProt包含三大蛋白质序列数据库，Swiss-Prot，TrEMBL 和PIR，分为三个层次：第一层叫UniParc，收录了所有UniProt 数据库子库中的蛋白质序列，量大，粗糙。
第二层是UniRef，他归纳了UniProt 几个主要数据库并且是将重复序列去除后的数据库。
第三层是UniProtKB，他有详细注释并与其他数据库有链接，分为Swiss-Prot（最有用的）和TrEMBL。
1.2蛋白质结构数据库PDBPDB存储生物大分子3D 结构。
这些生物大分子除了蛋白质以外还包括核酸以及核酸和蛋白质的复合物。
只有通过实验方法获得的3D 结构才会被收入其中。
PDB文件是一堆数字字母，那是每个原子的坐标，一般用用可视化软件VMD打开，免费的，这里不作具体说明。
2. 蛋白质二级数据库2.1结构域家族Pfam数据库Pfam 主页上的搜索工具可以查找某条序列上有哪些结构域。
2.2结构分类数据库CATHCATH是四种结构分类层次的首字母。
根据PDB编号搜索，可以获得各层次具体的结构分类信息以及各种结构相关分析信息、聚类分析。
2.3结构分类数据库SCOP2在搜集、整理、分析PDB数据中已知的蛋白质三维结构的基础上，详细描述了一直结构的蛋白质在结构、进化事件与功能类型三个方面的关系，主要依赖人工验证。
三、蛋白质结构研究1.二级结构1.1已知PDB-输入检索号-sequence- view sequence& DSSP image1.2未知预测网址如下：输入氨基酸序列，等待大概半小时。
蛋白质序列、性质、功能和结构分析
蛋白质序列、性质、功能和结构分析基于网络的蛋白质序列检索与核酸类似，从NCBI或利用SRS系统从EMBL检索。
1、疏水性分析ExPASy的ProtScale程序（/cgi-bin/protscale.pl）可用来计算蛋白质的疏水性图谱。
输入的数据可为蛋白质序列或SWISS-PROT数据库的序列接受号。
也可用BioEdit、DNAMAN等软件进行分析。
2、跨膜区分析蛋白质跨膜区域分析的网络资源有： TMPRED：/software/TMPRED_form.html PHDhtm: http:www.embl-heidelberg.de/Services/ ... predictprotein.html MEMSAT: ftp://3、前导肽和蛋白质定位一般认为，蛋白质定位的信息存在于该蛋白自身结构中，并且通过与膜上特殊受体的相互作用得以表达。
这就是信号肽假说的基础。
这一假说认为，穿膜蛋白质是由 mRNA编码的。
在起始密码子后，有一段疏水性氨基酸序列的RNA片段，这个氨基酸序列就称为信号序列（signal sequence）。
蛋白质序列的信号肽分析可联网到http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP/或其二版网址http: //genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP-2.0/。
该服务器也提供利用e-mail 进行批量蛋白质序列信号肽分析的方案（http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP/mailserver.html），e-mail 地址为 signalp@ genome.cbs.dtu.dk。
蛋白质序列中含有的信号肽序列将有助于它们向细胞内特定区域的移动，如前导肽和面向特定细胞器的靶向肽。
在线粒体蛋白质的跨膜运输过程中，通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式存在，它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽或引肽（leader peptide）共同组成。
蛋白blast的操作方法
蛋白blast的操作方法
蛋白质BLAST是一种用于比对和识别已知蛋白质序列的工具。
下面是进行蛋白质BLAST的基本操作方法：
1. 打开NCBI（国家医学图书馆）的BLAST页面，网址为
2. 选择适合的蛋白质数据库。
在页面的“blastp”部分，可以选择不同的蛋白质数据库，如“nr”（NCBI非冗余蛋白质数据库），“pdb”（蛋白质数据银行）等。
3. 复制或输入要比对的蛋白质序列。
在页面的“Enter Query Sequence”部分，可以粘贴或输入要比对的蛋白质序列。
4. 设置其他参数。
可以根据需要设置其他参数，如过滤序列中的低复杂性区域，调整比对结果的显示方式等。
5. 点击“BLAST”按钮开始比对。
点击页面底部的“BLAST”按钮，系统将开始进行蛋白质比对。
6. 等待比对结果。
根据输入的蛋白质序列的长度和数据库的大小，比对过程可能需要一段时间。
可以在页面上监视比对进度。
7. 查看比对结果。
比对完成后，系统将显示比对结果。
可以查看比对的蛋白质序列，比对的统计信息和潜在的同源蛋白质。
8. 解释和分析比对结果。
根据比对结果，可以解释蛋白质的结构和功能，进一步分析和研究。
以上是蛋白质BLAST的基本操作方法，根据具体需求和研究目标，还可以进行更多的参数设置和高级分析。
PDB数据库中查找蛋白质结构数据
PDB数据库中查找蛋白质结构数据
一、引言
本文档提供了使用PDB数据库查找蛋白质结构数据的详细步骤
和注意事项。
二、检索蛋白质结构数据的基本步骤
⒈打开PDB数据库网站（）。
⒉在主页上的搜索框中输入蛋白质的名称或相关关键词。
⒊“搜索”按钮进行查询。
三、搜索结果页面解读
⒈结果列表：显示与搜索关键词相关的蛋白质结构数据的列表。
⒉结果过滤器：可根据不同的标准对结果进行筛选，如生物大
分子类型、解析度等。
四、查看蛋白质结构信息
⒈在结果列表中选择感兴趣的蛋白质结构数据。
⒉以查看蛋白质结构的详细信息，如分子组成、结构分辨率等。
五、蛋白质结构数据
⒈在蛋白质结构详细信息页面中，“”按钮。
⒉选择所需的文件格式（如PDB格式）进行。
六、其他功能介绍
⒈Blast：通过比较已知蛋白质结构与数据库中其他蛋白质的相似性，进行序列比对和功能注释。
⒉Ligand Explorer：通过查找与蛋白质结合的小分子配体，探索蛋白质与配体的相互作用。
七、注意事项
⒈结构解析度：选择高分辨率的蛋白质结构数据，以获得更准确的信息。
⒉数据可信度：注意查看数据的实验验证水平，选择经过充分验证的数据。
⒊数据使用限制：了解任何与的蛋白质数据相关的使用限制或协议。
八、附件
本文档未包含附件，请参阅相关涉及的文档和网站。
九、法律名词及注释
⒈PDB数据库：蛋白质数据银行（Protein Data Bank），存储全球蛋白质结构数据的公共数据库。
蛋白质序列PIR和PDB使用方法
随着核酸数据库不断发展以及数据库的建立，蛋白质序列、结构、功能不断引起人们的重视，生命科学的研究中蛋白质的研究显得尤为重要，一系列的蛋白质序列数据随之产生，数据库也在研究蛋白质的过程中有着不可或缺的地位。
本文主要通过实验说明蛋白质序列数据库PIR及蛋白质结构数据库PDB的使用方法，返回结果的含义，以及如何下载数据和批量下载数据。
由于蛋白质序列测定技术先于DNA序列测定技术问世，蛋白质序列的搜集也早于DNA序列。
蛋白质序列数据库的雏形可以追溯到60年代。
60年代中期到80年代初，美国国家生物医学研究基金会(National Biomedical Research Foundation，简称NBRF)Dayhoff领导的研究组将搜集到的蛋白质序列和结构信息以“蛋白质序列和结构地图集”(Atlas of Protein Sequence and Structure)的形式发表，主要用来研究蛋白质的进化关系。
时至今日，国际上已建立了许多关于生物分子的数据库，主要包括基因组图谱数据库、核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、蛋白质结构数据库、生物大分子结构数据库等。
这些数据库均为公共数据库，由特定的组织维护、以及发布相关序列信息，供生物研究学者使用，称为生物研究中的必要工具之一，随着科学技术的发展，这些数据库不断壮大，也为研究人员提供了大量有用的数据。
本文主要通过课程实验，展示蛋白质序列数据库PIR及蛋白质结构数据库PDB的相关使用方法。
本论蛋白质序列数据库PIR介绍1984年，“蛋白质信息资源”(Protein Information Resource，简称PIR)计划正式启动，蛋白质序列数据库PIR也因此而诞生。
与核酸序列数据库的国际合作相呼应，1988年，美国的NBRF、日本的国际蛋白质信息数据库(Japanese International Protein Information Database，简称JIPID)和德国的慕尼黑蛋白质序列信息中心(Munich Information Center for Protein Sequences，简称MIPS)合作成立了国际蛋白质信息中心(PIR-International)，共同收集和维护蛋白质序列数据库PIR。
pbremtools使用方法
pbremtools使用方法pbremtools是一个用于处理和分析蛋白质相互作用数据的工具集。
它提供了一系列有用的功能，可以帮助研究人员进行蛋白质相互作用研究和分析。
本文将介绍pbremtools的使用方法，以帮助读者更好地理解和使用这个工具集。
一、安装pbremtools我们需要安装pbremtools。
可以通过以下命令在R环境中安装pbremtools：```Rinstall.packages("pbremtools")```安装完成后，我们可以加载pbremtools库：```Rlibrary(pbremtools)```二、读取数据pbremtools支持多种数据格式，包括PDB、PDBQT、MOL2、XYZ等。
我们可以使用以下命令读取数据：```Rdata <- read.pdb("protein.pdb")```其中，"protein.pdb"是蛋白质结构数据的文件名。
读取完成后，数据将存储在一个名为data的对象中。
三、计算相互作用能pbremtools可以用于计算蛋白质相互作用能。
以下是计算相互作用能的示例代码：```Renergy <- compute.energy(data)```其中，data是之前读取的蛋白质结构数据。
计算完成后，相互作用能将存储在一个名为energy的对象中。
四、绘制相互作用网络图pbremtools提供了绘制蛋白质相互作用网络图的功能。
以下是绘制网络图的示例代码：```Rwork(data, energy)```其中，data是之前读取的蛋白质结构数据，energy是之前计算得到的相互作用能。
执行该命令后，将会生成一个相互作用网络图。
五、分析相互作用位点pbremtools还可以用于分析蛋白质相互作用位点。
以下是分析相互作用位点的示例代码：```Rresidues <- analyze.interaction(data, energy, threshold = 0.5)```其中，data是之前读取的蛋白质结构数据，energy是之前计算得到的相互作用能，threshold是指定的相互作用能阈值。
pdb数据库使用指南
pdb数据库使用指南Protein Data Bank（PDB）是一个生物化学数据库，它收集了全球范围内研究者发布的由蛋白质、核酸和糖结构组成的生物大分子的三维结构信息。
本文旨在介绍PDB 数据库的使用指南，以帮助研究者更好地使用PDB数据库。
首先，要了解PDB数据库的功能。
PDB数据库是一个全球性资源，它提供了来自各种生物体的蛋白质、核酸和糖结构的三维结构信息。
它还提供了一些其他类型的结构信息，如分子结构图、衍生结构、结合位点等。
此外，它还提供了一些额外的信息，如结构分析、结构准确性评估、蛋白质表征等。
其次，要学习PDB数据库的使用方法。
PDB数据库的使用方法相对简单，主要有以下几种：1. 通过网页浏览器搜索PDB数据库：可以通过网页浏览器访问PDB数据库，然后输入所需的结构信息进行搜索，可以快速找到想要的数据。
2. 通过FTP服务器访问PDB数据库：可以通过FTP服务器连接PDB数据库，然后通过命令行输入所需的结构信息进行搜索，可以快速找到想要的数据。
3. 通过程序访问PDB数据库：可以使用Python或Perl等脚本语言来编写程序，并通过API接口访问PDB数据库，可以快速获取想要的结构信息。
最后，要了解PDB数据库的数据格式。
PDB数据库存储的结构信息是以PDB格式存储的，它是一种文本文件格式，由若干行组成，每行以空格分隔，每行前6个字段是必须填写的，其中前4个字段是表明原子类型的，最后2个字段是原子的坐标。
此外，还可以使用PDB Viewer来查看PDB文件的内容。
总之，PDB数据库是一个重要的生物化学数据库，它提供了蛋白质、核酸和糖结构的三维结构信息，可以帮助研究者更好地理解生物大分子的结构和功能。
本文介绍了PDB数据库的使用指南，希望能帮助研究者更好地使用PDB 数据库。
biopep使用方法
biopep使用方法BioPep是一种用于生物信息学研究的工具，它可以帮助研究人员预测和分析蛋白质的活性肽段。
本文将介绍如何使用BioPep进行活性肽段的预测和分析。
我们需要准备一段蛋白质序列作为输入。
可以从已知的蛋白质数据库中获得序列，或者根据已有的实验数据构建序列。
在使用BioPep 之前，最好对输入序列进行一些预处理，如去除无关的信息（如信号肽）或将序列转换为标准的蛋白质编码。
接下来，我们可以使用BioPep的网页界面进行活性肽段的预测和分析。
首先，我们需要打开BioPep的网站，并找到相应的页面。
在页面中，我们可以看到一个文本框，用于输入蛋白质序列。
将准备好的蛋白质序列粘贴到文本框中，并点击“提交”按钮。
BioPep将开始对输入的蛋白质序列进行分析，并生成预测的活性肽段。
在分析过程中，BioPep将使用一系列的算法和模型，如机器学习和序列模式识别算法，来预测肽段的活性。
预测结果将以表格的形式呈现在页面上，其中包括每个肽段的起始位置、长度和预测的活性。
在查看预测结果时，我们可以根据自己的需求进行筛选和排序。
例如，我们可以只选择预测结果中活性最高的肽段，或者根据特定的活性类型进行筛选。
此外，BioPep还提供了一些工具和功能，如肽段模糊搜索、GO注释和结构可视化，可以帮助我们更深入地分析和理解活性肽段。
除了预测活性肽段，BioPep还可以对已知的活性肽段进行分析和比较。
我们可以将已知的活性肽段序列输入到BioPep中，并使用相同的分析方法进行处理。
通过比较预测结果和已知结果，我们可以评估BioPep的预测准确性，并发现新的活性肽段。
总结一下，使用BioPep进行活性肽段的预测和分析是一个相对简单和快速的过程。
我们只需要准备好蛋白质序列，并在BioPep的网页界面中输入序列并提交。
接下来，BioPep将使用一系列的算法和模型对序列进行分析，并生成预测的活性肽段。
我们可以根据自己的需求对预测结果进行筛选和排序，并使用BioPep提供的工具和功能进行更深入的分析和理解。
蛋白序列变异生成pdb文件
蛋白序列变异生成pdb文件蛋白质是生物体的重要组成部分，其功能、结构与序列密切相关。
蛋白序列变异指的是在进化过程中，蛋白质氨基酸序列发生的变化。
研究蛋白序列变异对于理解生物进化、揭示基因功能及开发新型药物等方面具有重要意义。
在此过程中，创建PDB（蛋白质数据银行）文件是一种常见的表现形式，它可以直观地展示蛋白质的三维结构。
本文将介绍如何利用蛋白序列变异生成PDB文件，并提供一些实用技巧。
一、蛋白序列变异的概念与意义蛋白序列变异是指蛋白质中氨基酸序列与野生型相比发生的变化。
这种变异可以通过基因突变、基因重组等方式产生。
蛋白序列变异可能导致蛋白质的结构、功能发生改变，从而影响生物体的表型。
研究蛋白序列变异有助于揭示基因与环境之间的相互作用，以及蛋白质功能丧失或增强的原因。
二、PDB文件的简介与作用PDB（Protein Data Bank）文件是一种用于存储蛋白质三维结构的数据格式。
它包含了蛋白质的原子坐标、键长、键角等信息，可以直观地展示蛋白质的空间结构。
通过分析PDB文件，研究人员可以更好地理解蛋白质的结构与功能之间的关系，为进一步研究蛋白质变异提供依据。
三、蛋白序列变异生成PDB文件的方法与步骤1.获取蛋白序列变异数据：首先需要获取原始蛋白质的氨基酸序列，以及发生变异后的氨基酸序列。
这些数据可以从数据库中下载，或通过实验方法获得。
2.预测蛋白质结构：利用生物信息学方法预测蛋白质的三维结构。
目前有许多在线工具可供选择，如I-TASSER、MODELLER等。
3.生成PDB文件：将预测到的蛋白质结构输入到PDB格式中。
可以使用专业的软件，如Python脚本、Rosetta等，进行结构优化并生成PDB文件。
4.分析与可视化：使用结构分析软件（如PyMOL、VMD等）对生成的PDB文件进行进一步分析，如计算蛋白质的物理化学性质、分子对接等。
通过可视化工具，可以直观地观察蛋白质结构的变异情况。
四、注意事项与优化策略1.序列变异数据的准确性：确保获取的序列数据准确无误，以免影响后续的结构预测和分析。
蛋白质PDB文件说明
字符集合只是一些非控制型字符，象空格和结束符，出现在PDB文件记录中。
也就是：abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ90` - = [ ] \ ; ' , . / ~ ! @ # $ % ^ & * ( ) _ + { } | : " < >空格和结束符。
结束符根据系统而定，Unix用一行字符，而其他的系统可能就用一个回车来表示。
特殊字符希腊字母就详细的拼写出来。
比如：α, β, γ原子用DOT表示。
右箭头用-->表示。
左箭头用<--表示。
上标用两个等号表示开始和结束。
比如：S＝＝2+＝＝下标用一个等号来表示开始和结束。
比如：F=c=如果等号两边至少有一边有一个空格，那么这个字符就是表示等号。
比如：2 + 4 = 6逗号，冒号和括号用来表示文档中的分界苻，也就是下面几种中的一种：ListSListSpecification ListSpecification如果逗号，冒号或者括号在任何一片文档中使用不是作为分界苻的话，那么肯定有字符被漏掉了。
比如下边例子中第四行的"\"：COMPND MOL_ID: 1;COMPND 2 MOLECULE: GLUTATHIONE SYNTHETASE;COMPND 3 CHAIN: NULL;COMPND 4 SYNONYM: GAMMA-L-GLUTAMYL-L-CYSTEINE\:GLYCINE LIGASECOMPND 5 (ADP-FORMING);COMPND 6 EC: 6.3.2.3;COMPND 7 ENGINEERED: YESCOMPND MOL_ID: 1;COMPND 2 MOLECULE: S-ADENOSYLMETHIONINE SYNTHETASE;COMPND 3 CHAIN: A, B;COMPND 4 SYNONYM: MAT, ATP\:L-METHIONINE S-ADENOSYLTRANSFERASE;COMPND 5 EC: 2.5.1.6;COMPND 6 ENGINEERED: YES;COMPND 7 BIOLOGICAL_UNIT: TETRAMER;COMPND 8 OTHER_DETAILS: TETRAGONAL MODIFICATION数据类型-------------------------------------该部分该部分主要用来描述试验和记录中该大分子的一些基本信息,有以下几种记录:HEADER,OBSLTE,TITTITLE,CAVEAT,COMPND,SOURCE,KEYWDS,EXPDTA,AUTHOR,REVDAT,SPRSDE,JRNL和REMARK部分。
NCBI—blast和PDB的使用和介绍
NCBI-BLAST 和PDB 的使用和介绍
在此输入P03958
Result counts displayed in gray indicate one or more terms not found
原来是蛋白质，就可以直接用 protein blast
可以输入序列号或FASTA序列 接受默认参数，点击开始搜索
腺苷脱氨酶
分子类型：氨基酸 序列长度：352
已经发现潜在的同源性的领域, 请点击图像下面的详细结果
P03958的保守序列 展示特征序列
其他资源的链接说明 目标序列描述部分
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PDB的介绍与运用
研究生物大 分子的资源
11个结构 6个引证9个配体 2个网页
显示或下载的 形式
综合报告
digital object 2价锌离子能稳定鼠 identifier： 数字对科腺甙脱氨酶的结构
常用的BLAST工具
核库蛋核质酸中白蛋蛋酸数翻的质白白序据译核-质 质蛋列库成酸序序核白翻中蛋译列列苷质译的白成比-酸核序成序质的对-酸列蛋列核序蛋数比白比苷列白据对质对酸质-核库序序序酸翻列列列数译-比蛋比据后对白对的
BLAST的搜索步骤
1.登陆blast主页
http://www.ncbi.nlm.n·/BLAS T/ 2.根据数据类型，选择合适的程序 3.填写表单信息 4.提交任务 5.查看和分析结果
象标识
BLAST和PDB的使用
直接在此键入 P03958蛋白序列号
其余 不变
厚德 笃学 求是 创新
图形示意结果
厚德 笃学 求是 创新
检索出的四条保守序列相同的结果
厚德 笃学 求是 创新
选择其中一条得分genbank
目标序列描述部分
匹配情况，分值，e值
带有genbank的链接，点击 可以进入相应的genbank序列
厚德 笃学 求是 创新
导航栏
核酸序列翻译成蛋白质序列蛋白质数据库中的序列比对
蛋白质-蛋白质序列比对 蛋白质序列-核酸数据库翻 核酸翻译成蛋白质序列-核酸数据 核苷酸-核苷酸序列比对 库中的核酸译成的蛋白质序列比对 译后的蛋白质序列比对
厚德 笃学 求是 创新
BLAST的操作流程
1.登陆blast主页
/ 2.根据数据类型，选择合适的程序 3.填写表单信息 4.提交任务 5.查看和分析结果
BLAST和PDB的使用
XXX 生物技术试验班
Blast简介
BLAST 是基于序列相似性的数据库搜索程序。
BLAST是“局部相似性基本查询工 具”(Basic Local Alignment Search Tool) 的缩写。
厚德 笃学 求是 创新
Blast程序评价序列相似性的两个数据
Score：使用打分矩阵对匹配的片段进行打 分求和的结果，一般来说，匹配片段越长、 相似性越高则Score值越大。 E value: 氨基酸残基（或碱基）随机排列 得到上述Score值的概率的大小。E值越小 表示越匹配。 E=0表示完全配对，不存在随机配对。
厚德笃学求是创新厚德笃学求是创新ncbi蛋白序列的介绍蛋白序列的介绍ncbi中有关中有关p03958p03958厚德笃学求是创新获取该蛋白序列厚德笃学求是创新在在blast白质白质蛋白质序列比对blast网页选择蛋蛋白质序列比对网页选择蛋厚德笃学求是创新导入导入p03958的全序列的全序列p03958蛋白蛋白在这里选择搜索在这里选择搜索的数据库的数据库接受其他参数默认接受其他参数默认设置点击开始搜索设置点击开始搜索序列范围序列范围默认全部默认全部厚德笃学求是创新直接在此键入直接在此键入p03958p03958蛋白序列号蛋白序列号其余其余不变不变厚德笃学求是创新图形示意结果图形示意结果厚德笃学求是创新检索出的四条保守序列相同的结果厚德笃学求是创新带有带有genbank可以进入相应的可以进入相应的genbankgenbank的链接点击genbank序列的链接点击序列目标序列描述部分目标序列描述部分匹配情况分值匹配情况分值ee值值选择其中一条得分选择其中一条得分genbankgenbank厚德笃学求是创新比对的详细信息比对的详细信息得分得分ee值值比较方式比较方式矩阵矩阵空位为空位为00残基完全相同残基完全相同相似性相似性100100序列的序列的排列情况排列情况厚德笃学求是创新此处可连接至序列结构此处可连接至序列结构厚德笃学求是创新厚德笃学求是创新此处连接该蛋此处连接该蛋白分子结构白分子结构得分最高序列得分最高序列np031424键入键入ncbinp031424基因库结果ncbi基因库结果厚德笃学求是创新adenosinedeaminaseadaisamonomericzincdependentenzymewhichcatalyzestheirreversiblehydrolyticdeaminationofbothadenosineaswellasdesoxyadenosinetoammoniaandinosineordesoxyinosinerespectively
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随着核酸数据库不断发展以及数据库的建立，蛋白质序列、结构、功能不断引起人们的重视，生命科学的研究中蛋白质的研究显得尤为重要，一系列的蛋白质序列数据随之产生，数据库也在研究蛋白质的过程中有着不可或缺的地位。
本文主要通过实验说明蛋白质序列数据库PIR及蛋白质结构数据库PDB的使用方法，返回结果的含义，以及如何下载数据和批量下载数据。
由于蛋白质序列测定技术先于DNA序列测定技术问世，蛋白质序列的搜集也早于DNA序列。
蛋白质序列数据库的雏形可以追溯到60年代。
60年代中期到80年代初，美国国家生物医学研究基金会(National Biomedical Research Foundation，简称NBRF)Dayhoff领导的研究组将搜集到的蛋白质序列和结构信息以“蛋白质序列和结构地图集”(Atlas of Protein Sequence and Structure)的形式发表，主要用来研究蛋白质的进化关系。
时至今日，国际上已建立了许多关于生物分子的数据库，主要包括基因组图谱数据库、核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、蛋白质结构数据库、生物大分子结构数据库等。
这些数据库均为公共数据库，由特定的组织维护、以及发布相关序列信息，供生物研究学者使用，称为生物研究中的必要工具之一，随着科学技术的发展，这些数据库不断壮大，也为研究人员提供了大量有用的数据。
本文主要通过课程实验，展示蛋白质序列数据库PIR及蛋白质结构数据库PDB的相关使用方法。
本论蛋白质序列数据库PIR介绍1984年，“蛋白质信息资源”(Protein Information Resource，简称PIR)计划正式启动，蛋白质序列数据库PIR也因此而诞生。
与核酸序列数据库的国际合作相呼应，1988年，美国的NBRF、日本的国际蛋白质信息数据库(Japanese International Protein Information Database，简称JIPID)和德国的慕尼黑蛋白质序列信息中心(Munich Information Center for Protein Sequences，简称MIPS)合作成立了国际蛋白质信息中心(PIR-International)，共同收集和维护蛋白质序列数据库PIR。
PDB是目前最主要的收集生物大分子(蛋白质、核酸和糖)三维结构的数据库,是通过X射线单晶衍射、核磁共振、电子衍射等实验手段确定的蛋白质、多糖、核酸、病毒等生物大分子的三维结构数据库。
随着晶体衍射技术的不断改进,结构测定的速度和精度也逐步提高。
90年代以来,随着多维核磁共振溶液构象测定方法的成熟,使那些难以结晶的蛋白质分子的结构测定成为可能。
蛋白质分子结构数据库的数据量迅速上升。
据2000年5月统计，PDB数据库中已经存放了1万2千多套原子坐标,其中大部分为蛋白质，包括多肽和病毒。
此外,还有核酸、蛋白和核酸复合物以及少量多糖分子。
近年来,核酸三维结构测定进展迅速。
PDB数据库中已经收集了800多套核酸结构数据。
PDB数据库允许用户用各种方式以及布尔逻辑组合(AND、OR和NOT)进行检索，可检索的字段包括功能类别、PDB代码、名称、作者、空间群、分辨率、来源、入库时间、分子式、参考文献、生物来源等项。
用户不仅可以得到生物大分子的各种注释、坐标、三维图形、VAML等,并能从一系列指针连接到与PDB有关的数据库，包括SCOP、CATH、Medline、ENZYME、SWISS-3DIMAGE等。
可通过FTP下载PDB数据。
所有的PDB文件均有压缩和非压缩版以适应用户传输需要。
PDB的电子公告版BBS和电子邮件兴趣小组(Mailing List)为用户提供了交流经验和发布新闻的空间。
在PDB的服务器上还提供与结构生物学相关的多种免费软件如Rasmol、Mage、PDBBrowser、3DB Brower等。
PIR应用首页介绍：主要包含以下几项：1、About PIR：对网站历史、发展、及各类刊物的介绍；2、Database：包括PIR-PSD、PIR-NREF、Uniprot等数据库；3、Search/Analysis：对蛋白质序列分析的多种途径；4、Download：网站提供的蛋白质下载；5、Surpport：一些其他链接，包括支持等；6、其他一些与PIR相关的介绍链接；蛋白质搜索点击Search/Analysis进入蛋白质序列搜索，包括Text Search、Batch Retrieval、BLAST/FASTA Search、Peptide Match、Pattern Search、Multiple Alignment、Pairwise Alignment 等，以下以Text Search为例（其他与此类似，在此不详细介绍）：点击Text Search进入：主要包括选择数据库以及选择的领域等；输入mouse进入关于鼠的蛋白质序列：主要包括蛋白质序列ID、Name（名字）、Length （长度）、PIRSF ID、Matched Fields（匹配领域）等；点击PIRSF ID即可进入相应的蛋白质序列TEXT详细信息页：主要有PIRSF Number、PIRSF Name、PIRSF Size、PIRSF Hierarchy、Taxonomy Range、Keyword等，在这里可以很清楚的了解相关蛋白质序列的详细的相关信息；蛋白质序列搜索点击Databases进入蛋白质序列搜索以下以PIRSF为例：在TEXT SEARCH搜索框中输入蛋白质序列ID（PIRSF016331）即可进入：点击ID编号即可进入详细信息PIRSF Number 蛋白质序列的PIRSF ID号PIRSF Name 蛋白质序列的命名PIRSF Size 蛋白质序列的大小PIRSF Hierarchy 蛋白质序列PIRSF等级Taxonomy Range 蛋白质序列的分类范围Length Range 蛋白质序列的长度范围Keyword 关键字Representative member 代表成员Seed Members 种子成员以及其他相关信息在此不一一列举蛋白质序列下载点击Download进入蛋白质序列下载界面：主要包括iProClass、PIRSF、PRO等；点击PRO进入下载目录：点击任意目录进入下载文件界面：*.txt文件需要复制（下图为txt文件），pdf及文件夹可以直接下载：蛋白质结构数据库PDB简介蛋白质数据库（Protein Data Bank，简称PDB）是一个专门收录蛋白质及核酸的三维结构资料的数据库。
这些资料和数据一般是世界各地的结构生物学家经由X射线晶体学或NMR光谱学实验所得，并释放到公有领域供公众免费使用。
蛋白质数据库Protein Data Bank(PDB)是一个蛋白质、核酸等生物大分子的结构数据的数据库，由Worldwide Protein Data Bank监管。
PDB可以经由网络免费访问，是结构生物学研究中的重要资源。
为了确保PDB资料的完备与权威，各个主要的科学杂志、基金组织会要求科学家将自己的研究成果提交给PDB。
在PDB的基础上，还发展出来若干依据不同原则对PDB结构数据进行分类的数据库，例如GO将PDB中的数据按基因进行了分类。
Protein Data Bank(PDB)的历史可以追溯到1971年，当时Brookhaven国家实验室的Walter Hamilton决定在Brookhaven建立这个数据库。
1973年Hamilton去世后，Tom Koeztle 接管了PDB。
1994年1月，Joel Sussman被任命为PDB负责人。
在1998年10月，PDB被移交给了Research Collaboratory for Structural Bioinfor-matics(RCSB)，并与1999年6月移交完毕，新的负责人是Rutgers大学（RCSB成员）的Helen M. Berman。
2003年，PDB作为wwPDB的核心，成为了一个国际性组织。
同时，wwPDB的其他成员，包括PDBe、PDBj、BMRB，也为PDB提供了数据积累、处理和发布的中心。
值得一提的是，虽然PDB的数据是由世界各地的科学家提交的，但每条提交的数据都会经过wwPDB工作人员的审核与注解，并检验数据是否合理。
PDB及其提供的软件现在对公众免费开放。
PDB应用首页介绍：主要包括页首All Categories（所有分类）、Author（作者）、Macromolecule （大分子）、Sequence （序列）、Ligand（匹配）；页中features molecules（特征分子，可以以多种形式查看）、explore archive(以各种方式搜索存档)、latest structures（最新序列）；以及左侧的PDB-101、MyPDB等；右侧的new structures（新结构）new features（新特征）等；在搜索框中输入相关的ID、大分子名称、作者等即可查询相关蛋白质结构；蛋白质结构搜索以PDB最新结构4DK6为例：搜索结果可点击相关标题进行查看相关信息，主要包括summary（综述）、sequence（序列）、annotations（注释）、seq.similarity（相似序列）、3D similarity （相似三维结构）、methods（方法）、links（链接）等；主要引文分子描述来源相关蛋白ID，点击可进入视图形式，点击view in Joml可查看蛋白质空间结构的详细信息以及其他相关内容，此处不一一列举；下载序列分析，点击右侧的Download files即可下载相关结构信息在此只列举下载文件的一部分：HEADER RNA BINDING PROTEIN/IMMUNE SYSTEM 03-FEB-124DK6 TITLE STRUCTURE OF EDITOSOME PROTEINCOMPND MOL_ID: 1;COMPND 2 MOLECULE: SINGLE DOMAIN ANTIBODY VHH;COMPND 3 CHAIN: A, B;COMPND 4 ENGINEERED: YES;COMPND 5 MOL_ID: 2;COMPND 6 MOLECULE: RNA-EDITING COMPLEX PROTEIN MP81;COMPND 7 CHAIN: C, D;COMPND 8 ENGINEERED: YES;COMPND 9 MUTATION: YESSOURCE MOL_ID: 1;SOURCE 2 ORGANISM_SCIENTIFIC: LAMA;SOURCE 3 ORGANISM_TAXID: 9839;SOURCE 4 EXPRESSION_SYSTEM: ESCHERICHIA COLI;SOURCE 5 EXPRESSION_SYSTEM_TAXID: 562;SOURCE 6 EXPRESSION_SYSTEM_STRAIN: BL21DE3;SOURCE 7 EXPRESSION_SYSTEM_VECTOR_TYPE: PLASMID;SOURCE 8 EXPRESSION_SYSTEM_PLASMID: PRSF;SOURCE 9 MOL_ID: 2;SOURCE 10 ORGANISM_SCIENTIFIC: TRYPANOSOMA BRUCEI;SOURCE 11 ORGANISM_TAXID: 5691;SOURCE 12 EXPRESSION_SYSTEM: ESCHERICHIA COLI;SOURCE 13 EXPRESSION_SYSTEM_TAXID: 562;SOURCE 14 EXPRESSION_SYSTEM_STRAIN: BL21DE3;SOURCE 15 EXPRESSION_SYSTEM_VECTOR_TYPE: PLASMID;SOURCE 16 EXPRESSION_SYSTEM_PLASMID: PRSFKEYWDS KREPA1, VHH, SINGLE DOMAIN ANTIBODY, PROTEIN BINDING, RNA BINDINGKEYWDS 2 PROTEIN-IMMUNE SYSTEM COMPLEXEXPDTA X-RAY DIFFRACTIONAUTHOR Y.-J.PARK,W.HOLPDB数据库格式PDB的ID编码PDB中登记入册的结构记录拥有一个唯一的包含字母与数字的被称为PDB-ID或PDB 编码的四位字符串，可由数字0～9和大写字母A～Z组合而成。